Постановка задачи. 
Интеллектуальные технологии повышения эффективности информационных систем

Состав и структура частных критериев ИС могут быть разбиты на три группы.

Первая группа критериев (Iгр) описывает ИС как аппаратно-программную систему устойчивой поддержки приложений и включает в себя: производительность; помехоустойчивость; живучесть и другие показатели.

Вторая группа критериев (IIгр) отвечает за интеллектуальную обработку данных сложных прикладных объектов и представлена следующими характеристиками: ранжируемость состояний объекта с учетом предпочтений ЛПР; уровень адекватности модели предпочтений системе ценностей ЛПР; мерность области определения функций чувствительности — зависимостей комплексной оценки от групп частных критериев; уровень обоснования изменений состояния (эффективности) прикладных объектов; степень дружественности интерфейса и востребованный уровень инжинирингово-управленческих компетенций (ИУК).

Третья группа критериев (IIIгр) характеризует уровень интеллектуальной обработки данных об изменениях состояний (эффективности) сложных прикладных объектов и представлена следующими свойствами ИС: ранжируемость изменений состояния объекта с учетом предпочтений ЛПР; степень дружественности интерфейса; уровень противодействия попыткам манипулирования данными при селекции управлений эффективностью и востребованный уровень ИУК.

Первая группа показателей, дополненная экономическими и другими критериями [2], безусловно, подлежит агрегированию в комплексную оценку, как интегральную оценку эффективности технических (информационных) систем. Это является методологическим принципом обоснования направлений повышения эффективности. Другие группы показателей, характеризующие уровень развития новых свойств ИС и востребованный уровень ИУК [5], не нуждаются в агрегировании, так как уровень их совершенствования зависит от достигнутых научных результатов в области интеллектуальной обработки данных по каждому компоненту из этих групп.

С учетом вышесказанного, структуру управления эффективностью ИС можно представить комплексной схемой, где объект управления (ИС) является прототипом, точкой отсчета положительной динамики развития его эффективности и рассматривается, как устройство (система) устойчивой поддержки приложений (СУПП) и как устройство (система) интеллектуальной обработки данных (СИОД) (см. рисунок 1).

Рисунок 1. Комплексная схема интеллектуальных технологий повышения эффективности информационных систем В соответствии с методологией интерпретации эффективности сложных систем с позиций рыночных отношений [2] в комплексную схему (см. рисунок 1) включена модель рынка ИС (прототипа). Данная модель строится как композиция многомерных функций спроса и предложения, являющихся матричными моделями предпочтений производителя продукции и потребителя. На входе каждой из моделей предполагается присутствие значений детерминантов спроса и предложения, наиболее существенные компоненты которых представлены на рисунке 1. Разработка упомянутых моделей принадлежит к классу задач, решаемых с помощью интеллектуальных технологий, обозначаемых здесь как ИТ1 и ИТ2, соответственно.

Эпюра, представленная на рисунке 1, иллюстрирует пересечение моделей в плоскости «цена сделок — объем сделок». Сплошными линиями отображается исходное равновесное состояние рынка, точка равновесия которого должна соответствовать реальному состоянию рынка. Факт несовпадения может служить обоснованием внесения параметрических изменений в модель рынка обеспечивающих адекватность модели объекту моделирования. Пунктирными линиями отображается желаемое состояние рынка, которое может быть достигнуто посредством повышения эффективности основного продукта.

Обсуждаемая структура управления эффективностью ИС содержит два контура управления в соответствии с определением, данным в [1].

Первый контур управления эффективностью ИС включает в себя модель системы устойчивой поддержки приложений и модель принятия решений (МПР) по повышению уровня эффективности этой компоненты ИС. Модель СУПП отображает все существенные архитектурные особенности аппаратно-программной части ИС, подлежащие учету при имитационном моделировании функционирования ИС. Модель принятия решений предназначена для обоснования технических заданий на изменение совокупности частных показателей эффективности ИС и состоит из последовательности этапов, общепринятой в теории принятия решений, но отличающейся новым наполнением.

Первый блок МПР осуществляет измерение частных характеристик аппаратно-программной компоненты ИС методом архитектурно-ориентированного анализа [4], который отличается от известных методов высокой степенью достоверности и возможностями получения оценок эффективности ИС с учетом композиции использованных в ней технических решений на различных уровнях архитектуры.

Вектор результатов измерения поступает в составе детерминанта качества в обобщенный детерминант спроса, т. е. на вход модели предпочтений потребителя (), характеризуя качество ИС как системы устойчивой поддержки приложений и дополняя перечень задач разработки новых интеллектуальных технологий (ИТ3).

С другой стороны, вектор результатов измерения должен быть интерпретирован производителем как уровень использования достижимых (реализуемых) high-tech технологий, ограничивающих набор потребительских свойств производимой продукции. Решение этой задачи возлагается на блок интерпретации МПР, выполняющий операции свертки и комплексного оценивания результатов измерения в соответствии с мнением экспертов-технологов от производителя. Эта задача нуждается в разработке дополнительных интеллектуальных технологий (ИТ4).

Перечисленные элементы комплексной схемы достаточны для построения модели рынка с учетом только первой группы показателей эффективности ИС, полагая остальные группы не востребованными.

Последние два блока МПР: блок генерации альтернатив (архитектурно-ориентированный синтез) и блок селекции (решение задачи выбора), используются в процедуре повышения эффективности ИС и дополняются новыми интеллектуальными технологиями ИТ5 и ИТ6, соответственно. Содержание процедуры заключается в следующем.

• 1. На основании предпочтений экспертов-технологов в блоке интерпретации создается модель свертки измеряемых характеристик ИС с позиций глубины использования имеющихся ресурсов high-tech технологий, выполняется комплексное оценивание достигнутого уровня в прототипе по результатам измерений и назначается желаемый уровень высоких технологий, исходя из имеющихся ресурсов R.
• 2. По модели предпочтений потребителя оценивается текущий уровень качества продукта и требуемая степень его роста, обеспечивающая желаемые изменения равновесия рынка в соответствии с high-hume технологиями, учитывающие позиционирование на нем реальных и прогнозируемых конкурентов. Для последних повышение уровня качества ИС является предпосылкой для снижения цен субститутов, способствующих вытеснению с рынка (уменьшению доли рынка) игроков, находящихся в антагонистических отношениях с «основным» производителем.

Совмещение моделей предпочтений различных игроков для обоснования сбалансированных решений требует перевода ряда обстоятельств моделирования в метрическое пространство, что становится возможным в рассматриваемых ниже интеллектуальных технологиях ИТ7.

• 3. С помощью графоаналитической процедуры обоснования конечного числа вариантов альтернатив, связанных с установлением требуемых изменений его частных показателей эффективности, в блоке генерации альтернатив на основе архитектурно-ориентированного синтеза [4] определяются варианты технического задания на изменение эффективности ИС с позиций рыночных отношений (ИТ8) с учетом ограничений на допустимый уровень высоких технологий (ИТ9). Последнее ограничение есть частичное решение задачи выбора на уровне сужения множества альтернатив.
• 4. В блоке селекции на конкурсной основе по критерию затрат находится hume-оптимальное решение (ИТ10), уточняемое в итерационном порядке путем сопоставления результатов моделирования на моделях СУПП и рынка с желаемыми значениями.
• 5. Обоснованное техническое решение по повышению эффективности ИС отправляется на реализацию взамен прототипа.

Второй контур управления эффективностью ИС включает в себя модель предметной области и модель принятия решений по повышению уровня эффективности системы интеллектуальной обработки данных.

Перечислим элементы комплексной схемы, достаточные для построения модели рынка с учетом только второй и третьей групп показателей эффективности ИС, полагая первую группу не востребованной.

Модель предметной области отображает все существенные особенности задач анализа и интеллектуальной обработки данных о сложном объекте, подлежащем управлению. Модель принятия решений предназначена для обоснования процессов и методов реализации интеллектуальных технологий, обеспечивающих интерпретацию состояний сложного объекта (ИТ11), генерацию множества альтернатив — вариантов изменения этих состояний, а также селекцию hume-оптимальных решений на основе механизмов комплексного оценивания и уровень ИУК. Перечисленные функции МПР, по аналогии с первым контуром управления эффективностью ИС, составляют последовательность этапов, общепринятую в теории принятия решений, но отличающейся новым наполнением. Принимаемые решения, связанные с разработкой новых интеллектуальных технологий ИТ12, влияют на содержание функций и расположение кривых спроса и предложения через динамику затрат на модернизацию второй и третьей групп показателей эффективности ИС, детерминант качества и комплементы (см. рисунок 1). Таким образом, возможно повышение эффективности ИС в целом с позиций рыночных отношений.

Одновременное использование обоих контуров управления эффективностью ИС не приводит к серьезному усложнению данной процедуры, благодаря универсальности модели рынка.

В соответствии с предложенной во введении последовательностью обсуждения проблемы разработки интеллектуальных технологий повышения эффективности ИС ее решение начинается с создания соответствующего инструментального базиса.