<<

стр. 4
(всего 5)

СОДЕРЖАНИЕ

>>

*
П= – темп изменения прибыли;
dt
? – рассогласование между спросом и предложением на рынке товара;
d?
*
?= – темп изменения рассогласования (отклонения) между спро-
dt
сом и предложением.
Совокупность этих переменных характеризует производство и рынок
*
(показатели П, ?П и П ), а также учитывает внешние воздействия конку-
*
рентов на спрос и предложение (показатели ? и ? ). При управлении про-
изводством в промышленной корпорации основными значимыми показа-
телями являются прибыль и темп прибыли, поскольку их повышение
соответствует основным целям системы. Отклонение прибыли от плановой
является вспомогательным показателем, позволяющим оценивать общую
тенденцию функционирования предприятия на том интервале времени, на
который рассчитывается план. Отрицательное значение отклонения ?П
свидетельствует о появлении нежелательных тенденций в функциониро-
вании производственной корпорации. О развитии тенденций можно судить
*
по знаку и величине производной от прибыли, т.е. темпа П прибыли.
На рис. 1 представлена схема-классификация ситуаций, возможных в
производстве и при реализации продукции на рынке. В зависимости от ве-
личины прибыли и ее производной, ситуации можно разделить на группы
благоприятных (S5,S6), удовлетворительных (S3,S4), неблагоприятных (S1,S2).
Группы ситуаций S5 и S6, когда прибыль выше плановой, возникают в
период, благоприятный для корпорации, и могут продолжаться достаточно
долго, например, в период повышенного сезонного спроса на изделия кор-
порации. Такие ситуации, как правило, не требуют оперативного вмеша-

114
тельства руководства в процесс управления. Решения могут приниматься
на границе перехода S 4 ? S 5 и носить поддерживающий процесс произ-
водства характер.

П
Ппп



S5
S4


S6


S2
S1 t
S7
S3


dt


t



Рис. 1

Группы ситуаций S3 и S6, в которых величина прибыли положитель-
на, хотя и ниже плановой, считаются с точки зрения системы управления
корпорацией удовлетворительными. В этих ситуациях принимаются реше-
ния, обеспечивающие быстрое развитие производства и насыщение рынка
продукцией: увеличиваются объем и темп выпуска, уменьшаются запасы
на складах. При принятии развивающих решений необходимо также про-
водить дополнительный анализ прибыли (определить чистую и балансо-
вую прибыль, норму прибыли и рентабельность).
Неблагоприятные ситуации S1, S2 требуют активного вмешательства в
управление. Могут приниматься различные решения, как способствующие
выходу из кризисных ситуаций, так и приводящие к замене выпускаемой
продукции или к ликвидации убыточного предприятия. В рамках СПТОР,
поддерживающей процесс управления функционированием корпорации,
такие кардинальные решения не предусматриваются, но при разработке
системы управления развитием корпорации они, безусловно, необходимы.

Литература:

1. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование про-
изводственно-рыночных систем. – Уфа.: Изд. УГАТУ, 1995. – 321 с.
115
ЗАДАЧА СОЗДАНИЯ ТЕМАТИЧЕСКИХ
БАЗ ДАННЫХ В ЕВРАЗИЙСКОМ
ПАТЕНТНОМ ВЕДОМСТВЕ
Бителева Н.В.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


В настоящее время опубликованные или хранящиеся в информацион-
ной базе Евразийского патентного ведомства (ЕАПВ) документы исполь-
зуются исследователями как в своем первичном виде, так и для создания
вторичных, производных источников, интегрирующих исходные сведения
во вновь создаваемых каталогах, таблицах и так называемых тематических
базах данных (ТБД). ТБД определяется как отобранная из патентных ис-
точников и организованная коллекция тематически связанных данных,
созданная для решения определенной научной или прикладной проблемы
и позволяющая в процессе ее решения рациональным (оптимальным) спо-
собом извлекать, просматривать и редактировать необходимые данные.
ТБД в настоящее время интенсивно создаются различными государствен-
ными научными группами и отдельными исследователями, государствен-
ными, общественными и частными организациями, а также коммерчески-
ми структурами, так как позволяют существенно повысить скорость и
качество обслуживания специализированных групп пользователей.
Для понижения общей трудоемкости процесса концептуального про-
ектирования ТБД необходимо использовать методы формализованного
анализа с использованием ЭВМ информационных требований пользовате-
лей патентной информации, формирования канонических структур ТБД и
последующего построения их рациональных логических структур.
В этой связи, наряду с общетеоретическими, методологическими и
прикладными проблемами проектирования баз данных (БД), возникает
связанная с ними проблема обеспечения максимальной полноты удовле-
творения информационных потребностей широкого круга исследователей
при создании и эксплуатации тематических баз данных по материалам па-
тентных источников. Ее решение базируется, прежде всего, на качествен-
ном проведении этапа концептуального проектирования ТБД, связанного с
описанием и синтезом информационных требований пользователей в рам-
ках некоторой, достаточно общей и безызбыточной структуры, объеди-
няющей требования полного множества пользователей ТБД.
Большие масштабы по созданию и использованию ТБД в различных
патентных, научных и проектных организациях, и в то же время, отсутст-

116
вие единой методологии проектирования ТДБ обуславливают высокую
актуальность научных исследований в данном направлении.
Вместе о тем проектирование локальных и распределенных тематиче-
ских баз патентных данных (ТБПД, РБПЦ) сопряжено с большими трудно-
стями, связанными с отсутствием единых формальных методов их проек-
тирования, большими размерностями и многообразием характеристик
решаемых задач, необходимостью учета различного рода требований и
ограничений, накладываемых на разрабатываемую структуру баз данных
программными средствами систем управления базами данных (СУБД) и
операционных систем, трудностью формализации и оценки качества про-
ектных решений.
Создание ТБД по материалам патентных источников является весьма
мощным средством активизации национальных информационных ресур-
сов за счет перевода значительной их части на машиночитаемые носители
и последующего многоаспектного, индивидуального и коллективного ис-
пользования в процессе исследований, что существенно снижает общую
трудоемкость создания распределенных баз патентных данных и повышает
эффективность их поиска для решения конкретных задач.




ОСНОВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ МАЛЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ КАК СУБЪЕКТОВ
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
Гладков М.Ю.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


В соответствии с действующим в Российской Федерации законода-
тельством малыми предприятиями могут быть юридические лица любой
организационно-правовой формы. Основным определяющим критерием
отнесения предприятия к разряду малых является среднесписочная чис-
ленность работников при условии выполнения предусмотренных Законом
«О государственной поддержке предпринимательства» ограничений по
составу учредителей.
Согласно упомянутому Закону малыми предприятиями признаются
следующие коммерческие организации – юридические лица:

117
? в уставном капитале которых доля государственной собственности
Российской Федераций и субъектов Российской Федерации, муници-
пальной собственности, общественных и религиозных организаций,
благотворительных и иных фондов не превышает 25% (при этом сум-
мирование долей по перечисленным выше формам собственности не
производится). Доля, принадлежащая одному или нескольким юри-
дическим лицам, не являющимися субъектами малого предпринима-
тельства, также не должна превышать 25% (если учредителями явля-
ются несколько юридических лиц, их доли суммируются);
? средняя численность работников (включая совместителей и рабо-
тающих по договорам подряда) не превышает следующих предель-
ных уровней:
? в промышленности, строительстве и на транспорте – 100 человек;
? в сельском хозяйстве и научно-технической сфере – 60 человек;
? в оптовой торговле и бытовом обслуживании – 30 человек;
? в остальных отраслях и при осуществлении других видов деятель-
ности – 50 человек.
? Малое предприятие может быть создано:
? гражданами, членами семьи и другими лицами, совместно ведущими
трудовое хозяйство;
? государственными, арендными, коллективными, совместными пред-
приятиями, общественными организациями и их предприятиями, коо-
перативными, акционерными обществами, хозяйственными обществами
и товариществами, хозяйственными ассоциациями, другими предпри-
ятиями и организациями, являющимися юридическими лицами;
? государственными органами, уполномоченными управлять государ-
ственным имуществом.
Кроме того, малые предприятия могут создаваться совместно госу-
дарственными органами, предприятиями, организациями и гражданами.
Малое предприятие может быть создано в результате выделения из
состава действующего предприятия, объединения, организации одного или
нескольких структурных подразделений или структурных единиц по ини-
циативе коллектива трудящихся указанного подразделения (подразделе-
ний) или структурной единицы (единиц), если на это есть согласие собст-
венника имущества предприятия (уполномоченного им органа
предприятия, объединения, организации) и обеспечивается выполнение
ранее принятых предприятием, объединением, организацией договорных
обязательств. В этих случаях предприятие, объединение, организация, из
которых выделилось малое предприятие, выступает его учредителем.
Анализ показывает, что малые формы предпринимательской деятель-

118
ности являются одним из важнейших элементов системы экономических
отношений индустриальной экономики рыночного типа, обеспечивающих
ее инновационную активность и поддержание конкурентной среды [1].
В целом для предпринимателя статус малого предприятия, как юри-
дическая категория, дает определяемые действующим законодательством
налоговые льготы и возможность воспользоваться услугами функциони-
рующей системы поддержки предпринимательской деятельности.
Мировая практика свидетельствует о том, что малые предприятия в
расчете на одного занятого создают почти в 2,5 раза больше принципиаль-
но новых продуктов, чем крупные компании, вносят в 2 раза больше серь-
езных предложений по совершенствованию и модернизации существую-
щих промышленных технологий. Кроме того, малые предприятия имеют
ряд преимуществ в области инноваций. Важнейшее преимущество заклю-
чается в гибкости, и, как следствие, в быстрой адаптации к потребностям
рынка. Еще одно преимущество малых предприятий состоит в том, что
они ведут разработки в основном на первых этапах научно-технических
проектов, когда потребности в финансовых, материальных и организаци-
онных ресурсах невелики [2].
Анализ проблем развития малого предпринимательства показывает,
что их решение невозможно без активизации действий государства по
поддержке малого бизнеса в финансовой, организационной и налоговых
областях, разработки эффективных механизмов поддержки малого пред-
принимательства на федеральном и региональных уровнях управления.

Литература:

1. Блинов А.О. Малое предпринимательство. Организационные и пра-
вовые основы деятельности. – М.: «Ось-89», 1997. – 336 с.
2. Сирополис Николас К. Управление малым бизнесом. Руководство
для предпринимателей: Пер. с англ. – М.: Дело, 1997. – 672 с.




119
МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ
INTERNET В РОССИИ
Да Лю
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


Как показывает анализ предметной области прогноз влияния инве-
стиций на развития и функционирование Internet в любой стране является
сложной задачей и зависит от многих факторов. Любой прогноз развития
фактически является некоторым сценарием поведения системы. Решение
задачи предлагается проводить путем построения качественных моделей
сложных систем, включающих в себя технологические, экономические
социальные и другие факторы. Результатом моделирования при этом явля-
ется множество сценариев развития Internet. Также целью моделирования
является выработка рекомендаций, способствующих благоприятным сце-
нариям развития глобальной сети в стране.
Сценарный подход к задачам моделирования динамики сложных сис-
тем реализован с помощью языка знаковых ориентированных графов, ап-
парат которых позволяет формально строить сценарии поведения модели-
руемой системы в различных условиях. Этот аппарат позволяет сочетать
формальные и экспертные методы анализа сложных систем. Сценарий,
описывая процесс изменения параметров объекта моделирования, фикси-
рует принципиальные с точки зрения исследователя или лица, принимаю-
щего решения моменты перехода объекта в новое качественное состояние,
тем самым, выделяя из траектории только экспертно значимые события.
Определение экспертно-значимых событий, направлений развития Internet,
а также управляющих воздействия в фазовом пространстве переменных
(факторов) моделируемой системы в виде потока инвестиций в глобаль-
ную сеть осуществляется на основе информации о структуре социально –
экономической системы и возможных программах управляющих воздей-
ствий вызывающих изменения параметров системы в виде импульсных
процессов.
Долгосрочный прогноз развития Internet в стране, должен содержать
следующие разделы: общее рассмотрение проблемы; исторический (ретро-
спективный) анализ; существующее положение; благоприятные факторы;
неблагоприятные факторы; анализ развития Internet в других странах; при-
чины изменений, важнейшие факторы и решающие моменты; множество
благоприятных и неблагоприятных сценариев; выводы и рекомендации.
Существуют два аспекта изучения перспектив развития Internet. Пер-

120
вый связан с изучением динамики изменения внутренних показателей гло-
бальной сети. Ближайшими перспективами развития Internet являются не
только рост самой Сети и проникновение ее в разные сферы жизни, но и
изменения социально – экономической системы под влиянием Internet. То
есть наиболее важные изменения Internet произойдут вне самой глобаль-
ной сети. Предполагается, что не только развитие Internet зависит от фак-
торов социально – экономической системы, на и сам Internet будут оказы-
вать активное влияние на эти факторы. Исходя из этого, второй аспект
изучения перспектив развития Internet отражает взаимодействие Internet с
другими компонентами социально – экономической системы страны или
региона. В связи с этим были созданы модели двух уровней:
I. Отраслевой, включающий основные показатели развития Internet и
некоторые внешние факторы, оказывающие влияние на перспективу
его развития.
II. Федеральный, рассматривающий Internet в целом как составную часть
социально – экономической системы государства.
Целью проведения моделирования на отраслевом уровне является
анализ перспектив развития основных показателей глобальной сети, выбор
структуры взаимовлияний внешних факторов, а также управляющих воз-
действий в том числе и инвестиций для получения благоприятных сцена-
риев такого развития.
Целью проведения моделирования на федеральном уровне является
анализ взаимовлияний глобальной сети (в целом) и других факторов соци-
ально – экономической системы. Ввиду неоднородности социально – эко-
номической системы страны для целей наиболее эффективного анализа
был выделен ряд наиболее типичных регионов (дотационный, депрессив-
ный, экспортно – ориентированный, изолированный, теневой). Региональ-
ный подход к моделированию и анализу перспектив развития Internet обу-
словлен также и тем, что внедрение Internet в основном проходит в рамках
региональных программ информатизации и в большей мере инвестируется
за счет региональных бюджетов, а также за счет местных предприятий.
Для построения отраслевой модели развития Internet проведен анализ
и классификация базовых показателей уровня развития глобальной сети, а
также политических, экономических, социальных и других внутренних
факторов, влияющие на перспективы развития Internet.
Для построения модели федерального уровня определено множество
основных макроэкономических параметров и проведена типология регио-
нов. Заметим, что подобная классификация регионов, в известной степени,
аналогична разделению моделей экономической стратегии развивающихся
стран на импортозамещение и экспортную ориентацию.
В качестве ограничения при построении и исследования моделей в

121
работе предложено использовать перечень качественных условий функ-
ционирования рассматриваемой системы моделей на отраслевом и феде-
ральном уровнях, фиксируемых в квазиинформационной гипотезе.
Исследовано путем моделирования развитие Internet во всех выделен-
ных типах регионов, а также исследована отраслевая модель развития
Internet. Определено множество сценариев развития Internet и сценарии его
влияния на основные экономические и социальные показатели регионов.
Выработаны рекомендации по эффективному использованию инвестиций
в глобальную сеть.




ИССЛЕДОВАНИЕ СЦЕНАРИЕВ
РАЗВИТИЯ INTERNET В РОССИИ
Да Лю, Чернов И.В.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


Ближайшими перспективами развития Internet являются не только
быстрый рост самой Сети и проникновение ее в разные сферы нашей жиз-
ни, но принципиальные изменения самой жизни под влиянием Internet. То
есть самые важные изменения Internet произойдут вне самой Internet. Они
тесно связаны с изменениями в структуре социально – экономической сис-
темы. Путем моделирования было исследовано влияние Internet на сле-
дующие составляющие социально – экономической системы:
1. В области права: изменения характера объема содержание и гарантии
права.
2. В области государственной власти: изменение баланса представи-
тельской и непосредственной власти.
3. В области контроля граждан за государством: изменение степени
«прозрачности» деятельности государственной власти всех уровней.
4. В политической области: новые формы влияния и анализа политиче-
ской обстановки внутри страны и за рубежом.
5. В профессиональной области: изменения характера работы, способов
работы.
6. В области культуры: изменения характер отношения человека к
культуре культурное влияние других стран.

122
7. В области образования: изменения в объеме качестве обучения за
счет использования большей информационной базы и новых форм
обучения.
8. В научной области: появление новых средств информационной под-
держки проведения научных исследований, расширение информаци-
онной базы.
9. В области бизнеса: внедрение средств электронного бизнеса и ком-
мерции
10. В области средств массовой информации: изменения акцента на но-
вые средства и методы представления информации
11. В рамках процесса глобализации: влияние единого информационного
пространства на процессы глобализации.
Для оценки степени влияния развития Internet на изменения в соци-
ально – политической и экономической системе была построена модель,
включающая в себя основные экономические, политические, социальные и
т.д. факторы. С этой же целью был проведен анализ и классификация ба-
зовых показателей уровня развития Рунет, среди которых были выделены
следующие:
? Количество пользователей
? Объем услуг электронной почты
? Объем услуг IP телефонии
? Объем электронной торговли (оборот)
? Оборот банковского капитала
? Объем инвестиций в интернет-технологии и инфраструктуру
? Объем услуг дистанционного обучения.
Также были выявлены и классифицированы внутренние факторы
влияния на развитие Рунет:
Политические
? Состояние действующей федеральной законодательной базы.
? Нормативное регулирование использования интернет в ключевых
сферах (Интернет-банкинг, Е-бизнес, электронные СМИ, образование
и др.)
? стабильность политического развития страны.
? Уровень развития законодательства в области борьбы с преступно-
стью в области информационных технологий.
? Уровень развития законодательства в области охраны авторских прав.
? Уровень развития средств массовой информации.
Социальные
? Уровень жизни и реальные доходы населения.

123
? Уровень занятости населения.
? Уровень доступности средств телекоммуникации (региональный ас-
пект).
? Состояние демографии.
? Образование (уровень образования, развитие электронных библиотек,
развитие дистанционного обучения).
Экономические
? Уровень экономического развития страны
? Уровень потребности и развития рынка интернет-услуг
? Уровень инвестиционного климата.
Технологические
? Уровень развития систем и средств защиты информации.
? Уровень преступности в сфере современных информационных техно-
логий.
? Ущерб от взлома систем защиты, внедрения и распространения виру-
сов, троянов и т.п.
? Уровень развития рынка изделий и услуг в области информационных
технологий.
? Уровень развития инфраструктуры систем телекоммуникаций и их
доступности конечным пользователям.
Психологические.
? Уровень развития индустрии развлечений.
? Уровень доверия электронным СМИ.
На основе этих выделенных факторов построена модель представлен-
ная на рис.1




Рис. 1
124
Были исследованы следующие сценарии развития Internet:
? сценарий развития Internet в условиях недостаточного правового ре-
гулирования общественных отношений в информационной сфере;
? сценарий развития Internet в условиях правового регулирования об-
щественных отношений в информационной сфере;
? сценарий развития Internet в условиях повышенного спроса на гло-
бальные коммуникации;
? сценарий развития Internet при насыщении рынка публичного Internet.
Кроме того, были исследованы некоторые производные сценарии. В
результате моделирования были решены также обратные задачи, т.е. зада-
чи выбора приоритетного развития различных аспектов информационных
технологий, связанных с глобальной сетью для решения поставленных
экономических, политических и других задач.




БАЗИСНЫЕ ПОНЯТИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ИНФОРМАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В
СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


1. Под управлением в обществе понимается способ воздействия, по-
буждающий людей к упорядоченному поведению, выполнению требуемых
действий [1, 2]. Под информационным управлением понимается механизм
управления, когда управляющее воздействие носит неявный, косвенный
информационный характер и объекту управления (ОУ) дается определен-
ная информационная картина, ориентируясь на которую он как бы само-
стоятельно выбирает линию своего поведения. Вербальные постановки
имеют важное значение для понимания существа вопроса. Однако, они не
достаточны для формализованного его изучения. Вместе с тем современ-
ное состояние вопроса таково, что практически отсутствует не только ме-
тодология, но и необходимая для нее понятийная база: модели информа-
ционного управления носят отрывочный характер и затрагивают узкий
спектр проблем.
В качестве целевых установок при разработке теоретической базы на-
125
правления следует сформулировать ряд вопросов, на которые должны
быть получены квалифицированные научно-значимые ответы.
Что такое управление в социальных системах?
Что такое социальная система как объект управления?
Что такое влияние и воздействие в социальных системах?
Что такое информационное влияние и воздействие в социальных сис-
темах?
Какова классификация информационных влияний и воздействий?
Что такое информационное управление в социальных системах?
Каков объект информационного воздействия?
Каковы способы информационного воздействия?
Как оценить эффективность применения этих способов?
Что такое информация как объект воздействия?
Что такое информация как средство воздействия?
Каковы сферы применения разрабатываемых теоретических моделей?
2. Строительство базовой системы и понятийного аппарата следует
начать с прояснения следующих основополагающих понятий: объект, со-
стояние, воздействие, субъект, управление, данные, информация.
Используемые далее научно-методологические приемы и схемы ос-
нованы на определенном понимании окружающего нас мира, который на
философском языке именуют Природа NAT. Обобщенные компоненты
Природы при научном анализе, отражающие характерные ее черты, обыч-
но олицетворяют философские понятия «объект», «явление» и «процесс».
Понятие «объект Природы» O(NAT)? NAT является первичным, выде-
ляющим исходный компонент Природы (элемент), который подвергается
изучению и четко очерчен исследователем. Основным свойством объекта
является его объективность, т.е. существование независимо от познающего
субъекта.
Универсальной характеристикой объекта является состояние объек-
та. Эта категория научного познания характеризует способность движу-
щейся материи к проявлению в различных формах с присущими им свой-
ствами и отношениями. Она выражает процесс изменения и развития
объектов, который, в конечном счете, сводится к изменению их свойств и
отношений. Совокупность таких свойств и отношений определяет состоя-
ние объекта [3].
Универсальным свойством (атрибутом) любого объекта является его
возможность воздействия на другие объекты. В неживой природе воздей-
ствия осуществляются в соответствии с Законами Природы (которые мо-
гут быть нам неизвестны). Воздействие, в частности может состоять в том,
что в соответствии с Законами Природы воздействие одного объекта на
другой (объект воздействия) может приводить к изменению последнего
126
(например, его состояния). Реализация возможности воздействия требует
определенных условий (обстановки, обстоятельства). Возникновение та-
ких условий, обусловленное бытием данного объекта, называется его
влиянием. В формализованном виде воздействие как объект моделирова-
ния можно представить кортежем
(1) inl = (O,P,Re s(O,P), I).
где O – воздействующий объект, P – объект воздействия, Re s(O,P) – резуль-
тат воздействия, I – обстановка воздействия. Объект, который может осуще-
ствлять свою волю называют субъектом. Управлением принято называть
воздействие по отношению к объекту воздействия (объект управления),
применяемое с определенной целью. По-видимому, более точно существо
управления выражает мнение, что «Управление элемент, функция организо-
ванной системы, обеспечивающая цели ее деятельности» [2].
Таким образом, управление есть процесс, организуемый для дости-
жения цели деятельности. Управление в обычном смысле лишь заключи-
тельный акт этого процесса (нажал педаль сцепления). Именно это описы-
вает кортеж (1) (здесь еще нет, например, модели принятия решений как
самостоятельного модуля.). Материализм предполагает, что в Природе
управление осуществляется объективно, самоорганизовано (без участия
субъекта) в соответствии с Законами Природы (которые и определяют це-
левую направленность самоуправления).
В Обществе управление осуществляется субъектом по отношению к
некоторому объекту, являющемуся элементом социальной системы. Важ-
нейшим этапом процесса управления в Обществе является определение,
является ли он в реальной действительности объектом или субъектом.
Процесс управления в Обществе можно декомпозировать на различные
этапы в зависимости от цели моделирования.
3. Понятие информации до сих пор является для большинства людей
совершенно очевидным и ... не понятым. Понятийный аппарат предлагает-
ся строить следующим образом.
Объект B(O(NAT), I) искусственной Природы CUL ? NAT назовем
элементом данных об объекте Природы O(NAT), полученный в обстоятель-
ствах I. Объект искусственной Природы
Mn(O(NAT), I)=(I, B(O (NAT), I))
(2)
будем называть способом описания объекта Природы O(NAT).
В философской традиции B(O(NAT), I) называют явлением O(NAT). Спо-
собы описания различаются обстоятельствами описания и результатом
описания – элементами полученных данных. Априори в одних и тех же
условиях I могут быть получены «различные» отображения B(O(NAT), I)
объекта Природы O(NAT). Причины, степень различия, возможность их ис-
пользования и т.п., разумеется, подлежат аксиоматизации.
127
Информация – отношение на множестве используемых данных. Фор-
мально
Элемент искусственной Природы Inf, представленный в виде отно-
шений
(3)Inf (O(NAT), Mn(O(NAT), I)) = (O (NAT), Mn(O(NAT), I)) = (O(NAT), B(O(NAT), I), I)
назовем элементом первичной информации об объекте O(NAT), полученной
способом Mn.
Соотношение (3) объединяет в единый объект искусственной Приро-
ды наименование объекта Природы O(NNAT), его образ B(O(NNAT), I) и об-
стоятельства I, в которых этот образ был получен. На множестве элемен-
тов первичной информации можно ввести операции, определить
характеристики и свойства, а затем получать новые информационные со-
вокупности.
Обратим внимание, что данные B(O(NAT), I), а также способы их полу-
чения Mn, являясь объектом искусственной Природы, в нашем формализ-
ме получают относительную независимость от прообразов, которые они
отображают, т.е. могут в далее рассматриваться в качестве самостоя-
тельных элементов искусственной Природы (виртуальная Природа).
Именно это свойство «возможности абсолютизации (объективизации)
данных» для информации как отношения на наборе данных, по – видимо-
му, является основополагающим для производства информации в целях
информационного влияния, воздействия или производства товара. Таким
образом, может быть построена теория информационной экономики и
управления ею. Так,
( )
Inf ( ?1 ,Mn( ? 2 ,I))=( ?1 , ? ? (NAT) ,? ,I)
(NAT) (???? (NAT)
(4) 2
- формулу получения информации-товара строим на основе операции «за-
мещения».
Расчет характеристик новой информационной совокупности (4) дает
возможность формировать таковые с заданными целями и далее осуществ-
лять их синтез.
Неопределенность также возможно определить как свойство сово-
купности данных или информационной совокупности, при этом в различ-
ных обстоятельствах следует использовать различные ее модели (вероят-
ностную, теоретико-игровую, рефлексивную и т.д.). Одновременно можно
сформулировать понятие информационного конфликта [4].
На основе введенных терминов можно сформулировать понятие «ин-
формационное поле объекта», описать его характеристики и свойства (в
частности, модель принятия решений может вообще отсутствовать или
быть частью такого информационного поля). Это дает возможность опре-
делить информационное воздействие как воздействие на информацион-

128
ное поле объекта воздействия. Исследуя информационные поля объектов и
субъектов социальных систем, можно определить информационные
влияния и управления. При этом информация может рассматриваться и
как объект воздействия, и как средство воздействия. Объект воздействия
может быть определен в процессе принятия решений субъектом управле-
ния (ЛПР). Использование информации как средства воздействия требует
в процессе управления помимо этапа принятия решения осуществить про-
изводство соответствующей информации, и лишь затем созданную ин-
формационную совокупность реализовать (в качестве воздействия или
влияния). Далее можно поставить те или иные задачи информационного
управления с тем, чтобы получить эффективные меры осуществления
процесса принятия решений, а также процесса их реализации с точки зре-
ния ЛПР. Классификация и интерпретация информационных влияний и
воздействий даст возможность ориентировать предлагаемый аппарат на
заданную предметную область.
Как видим, такой взгляд на проблему представляет ее в сложном,
многогранном свете и выделяет направления дальнейших исследований.

Литература:

1. Кульба В.В., Малюгин В.Д., Шубин А.Н. Информационное управле-
ние (предпосылки, методы и средства). Препринт. — М.: ИПУ РАН.
1996.
2. Кульба В.В., Малюгин В.Д., Шубин А.Н., Вус М.А. Введение в ин-
формационное управление. Учебно-методическое издание. — СПб.:
Изд-во С.-Петербургского ун-та. 1999. – 116 с.
3. Философский энциклопедический словарь. 2-е изд. – М.: Сов. Энцик-
лопедия, 1989. – 815 с.
4. Kononov D. A., Kul’ba V. V, and Shubin A. N. Scenario analysis of in-
formation conflicts. // 10th IFAC Conference on «Technology and Interna-
tional Stability; SWIIS’03, 3-4 July, 2003; Waterford, Republic Ireland,
Preprints Volume pp.36-40 .




129
ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ
СЕТЕЙ ПЕТРИ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ
В УСЛОВИЯХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ
Копнин М.Ю.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


В условиях наступления чрезвычайной ситуации (ЧС) и ликвидации
ее последствий приходится иметь дело с множеством взаимосвязанных
процессов, носящих случайный характер, развивающихся параллельно во
времени и асинхронно взаимодействующих друг с другом, что позволяет
их отнести к классу стохастических дискретных динамических систем. Для
изучения поведения систем этого класса широко применяется моделиро-
вание с использованием сетей Петри.
Объектом управления, модель которого описывается сетью Петри,
является некоторая территория (область, регион) с ее инфраструктурой. В
качестве элементов модели объекта можно выделить: техногенно-опасные
объекты, защищаемые объекты, силы и средства предупреждения и ликви-
дации последствий ЧС, объекты размещения транспортных средств и
строительной техники, пункты управления силами и средствами.
Построенная модель ЧС может быть использована как один из эле-
ментов системы по предупреждению ЧС и действиям (управлению) в
чрезвычайных ситуациях (СУЧС).
СУЧС может функционировать в следующих четырех режимах: по-
вседневной деятельности, повышенной готовности, чрезвычайном и по-
стчрезвычайном. Определим место построенной модели в различных ре-
жимах работы СУЧС.
Первый режим – повседневной деятельности – характеризуется от-
сутствием информации о явных признаках угрозы возникновения ЧС. За-
дача СУЧС в стационарных условиях состоит в противоаварийном упреж-
дающем планировании. На основе модели в этом режиме может
происходить:
? разработка на основании проведенного моделирования различных
превентивных планов, которые позволят эффективно реагировать на
ожидаемые угрозы;
? оптимальное распределение этих ресурсов, необходимых для их лик-
видации, между защищаемыми объектами;
Составляемые превентивные планы должны быть достаточно гибки-
ми, чтобы на их основе в случае необходимости могла быть построена
130
конкретная программа действий, включающая срочные меры по проведе-
нию спасательных и других неотложных работ. Ценность такого плана в
момент возникновения ЧС состоит в том, что он сократит до минимума
время сбора информации и принятия необходимых оперативных решений.
Второй режим – повышенной готовности – характеризуется наличи-
ем информации о признаках потенциальной угрозы возникновения ЧС.
Задачами СУЧС в этом режиме являются разработка и осуществление де-
тальных планов мероприятий по предупреждению либо смягчению по-
следствий ЧС на основе заранее подготовленных сценариев ее развития и
ответных действий.
В этом режиме происходит отбор из ранее простроенных превентив-
ных планов противодействия ЧС тех, которые соответствуют возникшей
угрозе. После отбора с использованием построенной модели происходит
корректировка этих планов в соответствии с имеющимся детальным опи-
санием потенциальной угрозы возникающей ЧС и формирование на их
основе оперативных планов противодействия.
Третий режим – чрезвычайный – характеризуется обстоятельствами,
совокупность которых в соответствии с существующими нормативами
определяется как чрезвычайная ситуация.
Задачи СУЧС в этом режиме: оперативные действия, основанные на
построенных оперативных планах по защите объектов и ресурсов различ-
ного типа от поражающих факторов, проведение спасательных и других
неотложных работ.
Для СУЧС характерно принятие гибких экстренных решений в усло-
виях, которые складываются к текущему моменту времени. Модель может
использоваться для управления на основе предвидения развития ЧС. С ее
помощью возможно предугадать будущие тенденции и выработать адек-
ватную реакцию на них.
Постчрезвычайный режим характеризуется отсутствием активных
поражающих факторов ЧС и необходимостью проведения мероприятий,
направленных на восстановление нормального функционирования народ-
нохозяйственных объектов.
Задачей СУЧС в этом режиме является оперативное и долгосрочное
планирование действий по уменьшению или полной ликвидации последст-
вий ЧС. В этом режиме с использованием модели ЧС можно распределить
силы и средства ликвидации последствий ЧС.




131
ДЕКОМПОЗИЦИЯ МОДЕЛЕЙ СЕТЕЙ ПЕТРИ
ПЛАНИРОВАНИЯ И ОПЕРАТИВНОГО
УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ
ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ
Копнин М.Ю.1 Микрин Е.А.2
(1 – ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59;
2 – РКК «Энергия», Москва)


Для изучения сценариев развития чрезвычайных ситуаций (ЧС) могут
быть использованы модели, построенные на базе расширенных сетей Петри.
Поскольку для получения точных количественных характеристик вы-
рабатываемых сценариев потребуется детальное описание объекта управ-
ления (некоторой территории, области, региона с ее инфраструктурой), то
и размерность изучаемой сети Петри будет достаточно велика. В случае
большого размера сети применяется ее декомпозиция, т.е. разделение сис-
темы на ряд локальных координируемых подсистем, которые позволят
решать общую задачу управления. При этом следует обеспечивать опти-
мальность (рациональность) декомпозиции с точки зрения интересов сис-
темы в целом.
Декомпозиция позволяет существенно снизить время, затрачиваемое
на моделирование. Особую важность сокращение времени имеет в чрезвы-
чайном режиме функционирования системы управления в условиях ЧС.
Разделить общую сеть на различные ее подсети можно вследствие то-
го, что не все переходы будут являться потенциально живыми для каждой
из возможных возникающих типов ЧС. Кроме того, ряд фрагментов сети
можно сначала рассматривать укрупнено, как единую позицию или пере-
ход, а затем более детально. В целом разделение общей задачи состоит в
определении локальных задач и задач координации таким образом, чтобы
каждая из них имела размерность существенно меньшую, чем исходная.
Таким образом, при декомпозиции должны быть определены и опи-
саны три вида задач: исходная общая задача управления для ЧС в целом,
формируемые задачи локальных подсистем управления и задача (задачи)
координирующей системы. Цель и критерий функционирования последней
должны быть выражены в терминах исходной общей задачи управления.
Управляющие воздействия координирующей системы на локальные
подсистемы должны обеспечивать достижение общей цели управления.
Можно использовать следующие способы формирования локальных

132
функциональных подсистем: декомпозиция по временному признаку; де-
композиция по величине потока; декомпозиция по структурным признакам.
Декомпозиция по временному признаку. Формирование функциональ-
ных подсистем по временному признаку предполагает разделение общего
процесса управления на долгосрочное планирование (стратегическое и
тактическое) и оперативное (краткосрочное) планирование. При долго-
срочном планировании потребуется проследить поведение модели на бо-
лее протяженном временном отрезке, чем при оперативном планировании.
Ограничение моделируемого времени может вызвать то, что маркеры
не успеют дойти до части позиций, и некоторые переходы не успеют сра-
ботать. Подобные позиции и переходы можно исключить из сети, сохра-
нив ее адекватность. После их исключения, сеть может превратиться в
набор нескольких непересекающихся подсетей, которые могут рассматри-
ваться независимо одна от другой.
Декомпозиция по величине потока. При формировании совокупности
функциональных подсистем СУЧС, для их разделения возможно исполь-
зовать концепцию потока, заключающейся в выделении и последующем
изучении объема материальных и информационных потоков. Использовать
концепцию потока весьма полезным оказывается также при планировании
и управлении в условиях ЧС.
Под материальными потоками в этом случае понимаются первичное
сырье, материалы, полуфабрикаты, готовая продукция, электрическая и
тепловая энергия, рабочая сила, механизмы и т.д. Информационные пото-
ки представляют собой различные сведения о состоянии элементов ЧС и
внешней среды, о возмущающих и управляющих воздействиях и другие
данные, необходимые для достижения цели наиболее эффективным путем.
Декомпозиция по структурным признакам. В этом случае происходит
разделение сети на фрагменты на основании минимального числа инфор-
мационных, транспортных и прочих связей между подсистемами Деком-
позиция производится путем разрыва сети в местах ветвления.
При декомпозиции проведенной по любому из перечисленных при-
знаков получается несколько подсетей, не связанных друг с другом. Чтобы
сделать эти подсети живыми, в часть из вновь образованных позиций, ко-
торые находились в местах разрыва исходной сети, заносятся маркеры.




133
МАЛОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ
КАК АКТИВНАЯ СИСТЕМА
Красицкий П.В.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, e-mail: lkunitu@ipu.rssi.ru)


В докладе рассматриваются особенности малого предприятия как ак-
тивной системы и особенности стадий его развития.
Малое предприятие наиболее демократичная форма рыночной эконо-
мики, Она позволяет любому человеку попробовать свои силы в том или
ином бизнесе. Сфера приложения сил и умений в рамках малого предпри-
нимательства безгранична – от индивидуального ремеслиничества и тор-
говли то высоких технологий. Причём последний вид малого предприни-
мательства используется в мире, как локомотив поставляющий научные
открытия в различные области рыночных потребностей.
Несмотря на различие сфер малого бизнеса , последний имеет общие
для всех сфер черты и главная из них – сверх активность его членов, осо-
бенно в первые годы становления. Характеристики первого этапа это –
жёсткое единоначалие при коллегиальном обсуждении идей и подведении
рабочих итогов, нерегламентированный рабочий день, полная взаимозаме-
няемость, все могут делать всё. Последнее воспринимается как невозмож-
ность отказа от любого поручения, что не обязательно предполагает его
компетентное выполнение. Мировая статистика гласит , что по причине
слабой компетентности в первый год своей жизни погибает каждое второе
малое предприятие, а в течении первых пяти лет гибнет четыре из пяти
малых предприятий. Естественно предположить, что такая статистика ха-
рактерна для малых предприятий, образованных людьми, ранее не участ-
вовавших в каких либо сферах бизнеса и для которых этот новый вид дея-
тельности является своего рода «школой бизнеса». Такую школу бизнеса
походят люди, в основном, в сфере торговли и услуг, где может быть не
велик стартовый финансовый или интеллектуальный капитал. Потери от
прекращения деятельности малого предприятия в данной сфере относи-
тельно невелики, а приобретаемый опыт значителен, что позволяет вновь
образовывать малое предприятие уже на другом уровне компетентности.
Если начальным капиталом является интеллектуальная собственность, то
жизнеспособность малого предприятия в такой сфере зависит в основном
от наличии и силы конкуренции или наличия ноу-хау (образование, рекла-
ма, недвижимость). Отсутствие успеха в этой сфере не влечёт за собой
серьёзного финансового краха, но заставляет подумать о смене сферы биз-

134
неса. Наиболее защищёнными чувствуют себя малые предприятия, кото-
рые являются дочерними фирмами от уже существующих предприятий,
ибо. в этом случае присутствует как финансовый, так и интеллектуальный
(как минимум менеджментский) капитал. Однако особенностью последних
является высокая ротация кадров на начальных этапах. Носители финансо-
вой и интеллектуальной собственности, образовавшие малое предприятие
тратят значительные усилия на формирование компетентного руководства
и основного состава вновь образованной малой фирмы. Подбор кадров
осуществляется по принципу испытательного срока, результатом которого
является конкретный доход принёсённый фирме или наиболее результа-
тивные и многообразные дела при сохранении положительного климата
среди сотрудников фирмы. Наличие испытательного срока создаёт атмо-
сферу повышенной активности как среди вновь принятых, так и уже рабо-
тающих членов коллектива., так как искусственно спланированная актив-
ность новых членов может повлечь за собой изменение статуса бывших
членов коллектива.
Малое предприятие в процессе своего развития проходит целый ряд
стадий от возникновения к развитию, расцвету и старению. Все эти стадии
характерны своей степенью активности, обеспечивающей переход от од-
ной стадии к другой. Постоянное развитие фирмы на основе активности
его членов обеспечивают внутреннее развитие фирмы. Внешнюю устойчи-
вость малого предприятия на рынке обеспечивает возможность малого
предприятия активно и быстро реагировать на изменения внешней среды.
Позволяет это сделать следующие особенности малого бизнеса :
? Небольшой объём основных фондов;
? Небольшой состав сотрудников фирмы,
? Небольшое количество уровней управления и как следствие близость
сотрудников фирмы как к потребителю, так и к управленческому пер-
соналу,
? Коллегиальные формы принятия решения
Несмотря на высокую активность сотрудников фирмы малое пред-
приятие испытывает, как правило, недостаток в квалифицированных кад-
рах, способных решать стратегические и крупные финансовые задачи. По-
скольку доходы малых предприятий ограничены, а постоянное содержание
в своих штатах специалистов такого уровня дорого, то на Западе развива-
ется форма «проката» нужных специалистов на ограниченное время. Аген-
ство кадрового проката предоставляет нужного специалиста на договорное
время на договорных началах. Работая совместно с руководителями и со-
трудниками фирмы временный персонал способен не только решать воз-
никшие проблемы предприятия, но и обучать руководителей и специали-
стов методам решения подобных проблем.
135
УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕМ НОВЫХ
КОМПОНЕНТОВ И ТЕХНОЛОГИЙ
ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ
СИСТЕМ РКК «ЭНЕРГИЯ»
Микрин Е.А.
(РКК «Энергия», Москва)


Изложены основные проблемы, задачи и концептуальные положения
новых информационных технологий, представлены результаты анализа
особенностей рассматриваемых технологий и даны рекомендации по их
применению в виде готовых программных продуктов и стандартов при
разработке и развитии ИУС РКК «Энергия».
Так, предложенная система управления проектами предусматривает
решение следующих задач: разработка плана выполнения проекта без уче-
та и с учетом ограниченности ресурсов; определение критического пути и
резервов времени исполнения операций проекта; определение потребности
проекта в финансировании, материалах и оборудовании; определение рас-
пределения во времени загрузки возобновляемых ресурсов; анализ рисков
и планирование расписания с учетом рисков; учет исполнения проекта и
его этапов ответственными лицами, а также анализ отклонений хода работ
орт запланированного на основе детализации выполняемых работ и про-
гнозирование основных параметров проекта и другие задачи.
На основе более детального анализа предметной области в предпола-
гаемую систему управления проектами организации могут быть добавлены
(опционно) следующие функции:
? введение библиотеки стандартных шаблонов представления проектов;
? поддержка иерархической организации проектов;
? поддержка технологии клиент-сервер;
? сравнение текущих расписаний проектов с неограниченным числом
базовых планов;
? глобальная замена для внесения изменений в данные проекта с ис-
пользованием логических, арифметических и строковых выражений;
? использование различных стоимостей и пределов потребления ресур-
сов по времени;
? создание пользовательских профилей потребления ресурсов;
? детальный анализ отклонений хода работ от запланированного (на-
пример, методом освоенного объема – Cost/Schedule Control System
136
Criteria – C/SCSC);
? прогнозирование основных параметров проекта;
? наличие средств анализа рисков (например, Monte Carlo), которые по-
зволяют оценить вероятность выполнения проекта в заданные сроки в
пределах бюджета;
? более развитая система ресурсного планирования (например, при ог-
раничении времени или при ограничении ресурсов);
? реализация типов материальных ресурсов с ограниченным сроком
хранения;
? возможность создавать мультиресурсы и пулы.
Внедрение системы управления проектами позволит повысить эффек-
тивность планирования, координацию и контроль работ по проектам для
достижения его целей в рамках установленного бюджета и сроков, с над-
лежащим качеством.
Изложена концепция технологии Workflow (управление потоком ра-
бот). Workflow определяется как набор инструментальных средств для ак-
тивного анализа, реорганизации и автоматизации информационно насы-
щенных задач и функций. Показано, что система Workflow позволяет
спроектировать технологию выполнения работ а рамках некоего бизнес-
процесса, выполнить передачу эстафеты выполнения работ над объектами
обработки между различными группами исполнителей в соответствии с
этой технологией, контролировать статус выполнения процесса, опреде-
лять допущенные отклонения от его нормативного хода, прогнозировать
влияние этих отклонений на вероятное время завершения всего процесса в
целом.
Преимущества такого подхода:
? любая система предполагает определённый порядок
? внедрение системы управления потоками работ обеспечивает опти-
мальное перераспределение функций контроля между собственно
системой, исполнителем и руководителем (администратором) пред-
приятия, высвобождая интеллектуальные ресурсы персонала для ре-
шения более творческих задач, требующих максимальной отдачи от
специалистов той или иной предметной области
? использование системы минимизирует влияние субъективного факто-
ра (личные качества исполнителя, возможность ошибок либо фальси-
фикации результатов контроля и т.д.) на реализацию задачи контроля
исполнения работ
? система делает «прозрачной» деятельность каждого сотрудника пред-
приятия, предоставляя руководителю исчерпывающую информацию
о степени загруженности конкретного сотрудника, его работоспособ-

137
ности, исполнительской дисциплине, эффективности кооперации с
соисполнителями, умении концентрировать усилия на решении по-
ставленной задачи и т.д.
? руководитель получает возможность получения статистических и
аналитических сводок, характеризующих различные аспекты дея-
тельности исполнителей и результаты выполнения работ по обработ-
ке документов.
Как правило, система WorkFlow предусматривает возможность мас-
штабирования решения и пригодна для применения в распределенных
корпоративных вычислительных сетях, поддерживает открытые стандарты
данных и протоколы взаимодействия различных систем компьютерной
обработки информации.




МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ
МАЛОГО БИЗНЕСА В РОССИИ
Мишин В.И.
(ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, тел. 334-89-59)


Основной целью прогнозирования развития малого бизнеса является
выработка рекомендаций по совершенствованию государственной полити-
ки поддержки и развития малого предпринимательства в Российской Фе-
дерации, представляющей собой систему взглядов, принципов и приорите-
тов в деятельности федеральных органов государственной власти, органов
государственной власти субъектов Российской Федерации, органов мест-
ного самоуправления в сфере малого предпринимательства [1]. Решение
рассматриваемой задачи должно проводиться путем построения качест-
венных моделей развития социально – экономических систем. Результата-
ми моделирования должно являться множество прогнозных сценариев раз-
вития малого предпринимательства. Также целью моделирования является
выработка рекомендаций по выработке управляющих воздействий (на фе-
деральном и региональном уровнях), способствующих реализации благо-
приятных сценариев развития малого предпринимательства в России.
Результатами моделирования развития малого предпринимательства в
Российской Федерации должны являться возможные сценарии развития

138
малых предприятий, анализ которых должен в свою очередь обеспечить
возможность решения следующих основных задач:
? идентификации основных проблем развития малого предпринима-
тельства в Российской Федерации на основе анализа истории станов-
ления и современного состояния этого сектора экономики;
? выявления причин и параметров несоответствия существующей сис-
темы поддержки малого предпринимательства в Российской Федера-
ции задаче решения основных проблем развития данного сектора;
? исследования возможности использования опыта промышленно раз-
витых стран для решения основных проблем развития малого пред-
принимательства в Российской Федерации;
? формирования основных направлений совершенствования государст-
венной политики поддержки и развития малого предпринимательства
в Российской Федерации и механизмов их реализации;
? формирования программы первоочередных мероприятий, необходи-
мых для реализации государственной политики поддержки и развития
малого предпринимательства в Российской Федерации.
Результаты моделирования и прогнозирования процессов развития
малого предпринимательства определяются взаимодействием базисных
социально-экономических процессов и факторов, действующих в системе
малого бизнеса и изменяющих состояние ее элементов. При этом взаимо-
влияния базисных процессов могут образовывать циклы обратных связей,
а взаимодействия циклов вызывать либо нарастающие колебания социаль-
но-экономических факторов, либо резкое монотонное усиление их – резо-
нанс. При моделировании тенденций развития малого предпринимательст-
ва и его инфраструктуры должна быть определена система показателей
(факторов), определяющих возможные траектории развития макроэконо-
мической ситуации в как в региональном разрезе, так и на уровне федера-
ции в целом.
Проведенный анализ различных математических моделей примени-
тельно к развитию и функционированию социально-экономических систем
и различных их составляющих (в частности, малого предпринимательства)
показали, что для этих целей достаточно удобно использовать аппарат
знаковых, взвешенных знаковых и функциональных знаковых графов. Ап-
парат позволяет работать с данными как качественного, так и количест-
венного типа, причем степень использования количественных данных мо-
жет увеличиваться в зависимости от возможностей количественной оценки
взаимодействующих факторов в итерационном цикле моделирования.
Аппарат знаковых графов позволяет формально строить прогнозы
развития или траектории движения моделируемой системы в фазовом про-

139
странстве ее переменных (факторов) на основе информации о ее структуре
и программах развития системы, путем аппроксимации их кусками траек-
торий импульсных процессов на знаковых орграфах [2].

Литература:

1. Концепция государственной политики поддержки и развития малого
предпринимательства в Российской Федерации. Рабочая группа Пре-
зидиума Государственного совета Российской Федерации по вопро-
сам поддержки и развития малого и среднего бизнеса.
http://www.lenobl-invest.ru/, 2001 г.
2. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А.
Формирование сценарных пространств и анализ динамики поведения
социально – экономических систем. Препринт. — Москва, ИПУ РАН,
1999 г., 110с., 120 экз.




МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СОХРАННОСТИ
ИНФОРМАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СЕТИ
ИНТЕРНЕТ
Павельев С.В.
(ООО «Лукас-НПГ», Москва, тел. 101-76-07)


Создание сети Интернет сделало доступной информацию, физически
находящуюся в другой части мира для сотен миллионов пользователей,
кардинально упростила ее поиск. Сеть Интернет обеспечила пользовате-
лям легкий и быстрый доступ к текстовой, графической, аудио и видео
информации. Она связала информационные ресурсы огромного количества
локальных информационных систем в единое информационное простран-
ство, предоставив способы движения по нему в любом направлении для
абсолютно любого пользователя. Пользователями сети сеть становится все
большее число субъектов информационного управления на межгосударст-
венном, государственном и региональном уровнях. Стремительно развива-
ется Интернет-коммерция. Появляются все новые Интернет-магазины,
развиваются технологии Интернет-банкинга. Увеличивается количество

140
фирм, выступающих в роли хостинг-провайдеров, развиваются системы
оплаты за различные услуги через Интернет. К сожалению все больший
интерес к появившимся новым возможностям проявляют как представите-
ли криминального мира, так и «информационные хулиганы».
Возникла острая необходимость в разработке методов обеспечения
сохранности информации с одновременным предоставлением широкого
доступа к ней через сеть Интернет. Все большую актуальность приобрета-
ет разработка методов синтеза и эффективного использования механизмов
обеспечения необходимых уровней достоверности, сохранности и защиты
данных. Более высокие требования предъявляются к времени восстановле-
ния информации. Необходимо постоянное совершенствование методов
создания и ведения резервных массивов информации и программных
средств реализации, процедур дублирования и восстановления с учетом
специфики систем реального времени, резервирования с учетом доступа в
реальном масштабе времени эффективного восстановления после сбоев и
отказов.
Специфику работы с использованием сети Интернет формируют сле-
дующие факторы:
? необходимость обеспечения сохранности информации с одновремен-
ным предоставлением широкого доступа к ней через сеть Интернет 24
часа в сутки;
? высокая степень изменчивости информации;
? подверженность хакерским атакам;
? повышенный риск воздействия вредоносного программного обеспе-
чения (компьютерных вирусов);
? необходимость обеспечения приемлемого времени восстановления
информации.
Основными методами и сохранности информации при функциониро-
вании систем обработки данных являются метод резервирования и метод
дампирования текущей информации.
В отличие от традиционных методов резервирования – восстановле-
ния при использовании функционально – технологической избыточности
принципиально невозможно получить универсальный математический
аппарат, позволяющий описывать все возможные информационные техно-
логии и их частные случаи. В силу этого задачу расчета надежностных,
временных и ресурсных характеристик рассматриваемых методов восста-
новления предложено решать в два этапа. На первом этапе для каждого
конкретного случая разрабатывается структурная модель функционирова-
ния системы в терминах случайных блужданий. На втором этапе разраба-
тываются аналитические выражения для расчета основных характеристик

141
резервирования – восстановления с использованием комплекса обобщен-
ных моделей резервирования [1].
Обеспечение сохранности информации в сети Интернет базируется на
использовании как отдельных методов, так и их сочетаний. Выбор методов
в каждом конкретном случае осуществляется в зависимости от целей про-
ектируемой системы, ее структуры, особенностей технологии переработки
информации, а также требований пользователей.
При этом необходимо выполнение общего требования сбалансиро-
ванности между ценностью информации и стоимостью ее хранения с уче-
том избыточности и затратами на восстановление.
В докладе детально рассмотрены вопросы повышения эффективности
обеспечения сохранности информации при решении задач различного
класса с использованием сети Интернет.

Литература:

1. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Шелков А.Б. Достоверность и со-
хранность информации в АСУ. ИПУ. – М.: 1996.




ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА
ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОБСТАНОВКИ В
СИСТЕМАХ ПРОИЗВОДСТВЕННО-
ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Рывкин Д.Б.
(ЗАО «Экология», Москва)


Системы производственно-экологической безопасности (ПЭБ) пред-
назначены для решения задач: контроля уровней загрязнения компонентов
природной среды на предприятиях и прилегающих к ним территориях;
сбора и накопления полученной измерительной информации; оценки и
прогноза развития экологической ситуации; информационной поддержки
принятия решений по рациональному природопользованию, разработке
природоохранных мероприятий; планирования и управления проведением

142
работ в аварийных и нештатных ситуациях.
В докладе рассматривается ряд моделей, используемых в задачах
оценки и прогноза экологической ситуации на территориях прилегающих
к промышленным предприятиям нефтегазового комплекса.
Необходимость решения задач моделирования экологической обста-
новки в системах ПЭБ, связана в первую очередь с тем, что измерительные
возможности реальных систем ПЭБ всегда ограничены. Эти ограничения
касаются как густоты размещения контрольных пунктов, так и частоты
выполняемых измерений, а значит оперативности данных. Измерения пу-
тем отбора проб реально могут выполняться лишь несколько раз в течение
суток для каждого контрольного пункта, так как процесс отбора пробы,
доставки его в лабораторию и проведения анализов является достаточно
длительным. Автоматические измерительные средства позволяют прово-
дить измерения практически с любой нужной частотой, однако такие сред-
ства очень дороги, поэтому обычно они размещаются только в наиболее
«критических» с точки зрения информативности системы точках.
Математическое моделирование экологических процессов, в частно-
сти процессов распространения и накопления загрязнений, позволяет так-
же контролировать экологическую обстановку в зонах, где непосредствен-
ные измерения невозможны в силу неизбежных технических ограничений.
Можно выделить несколько типов задач, моделирования, наиболее
актуальных для систем ПЭБ:
1. Задачи расчета распределения концентраций загрязняющих ве-
ществ (в атмосферном воздухе, поверхностных и подземных водах, в поч-
вах) и прогнозирования изменения этих концентраций во времени и в про-
странстве на основе имеющейся в системе информации. Данный класс
задач широко используется в системах ПЭБ для оперативного контроля
экологической обстановки и при планировании природоохранных меро-
приятий.
2. Задачи оценки параметров источников загрязнения окружающий
среды на основе измерительных данных. Эти задачи включают локализа-
цию источников, оценку состава выбрасываемых веществ и мощности вы-
бросов по данным измерений концентраций загрязняющих веществ в от-
дельных точках территории.
3. Задачи оценки рисков и анализа последствий аварийных ситуаций.
Эти задачи в первую очередь подразумевают оценку максимально воз-
можных концентраций загрязнения и локализацию зон, где они могут дос-
тигнуть уровня, опасного для жизни и здоровья людей.
4. Задачи анализа результатов экологического контроля и монито-
ринга с целью выявления долговременных изменений экологической об-
становки на территории.

143
5. Задачи управления работой информационно-измерительной сети в
зависимости от складывающейся на территории обстановки: определение
мест и времени проведения непосредственных измерений и отбора проб,
например, при оперативном формировании маршрутов передвижных ла-
бораторий или выборе режимов работы автоматических измерительных
звеньев.
С математической точки зрения задачи моделирования экологических
процессов, можно разделить на прямые и обратные. В первом случае
предполагается, что есть все необходимые данные об источниках воздей-
ствия и условиях его распространения (в частности о метеорологических и
гидрологических параметрах), на основании которых, требуется рассчи-
тать уровни загрязнения в заданных точках.
Во втором случае, известны только результаты измерений уровней за-
грязнения в некотором наборе точек, и на основании этих данных требует-
ся «восстановить» картину распределения загрязнений на всей территории,
либо в наиболее ответственных ее зонах.
Поскольку для предприятий нефтегазового комплекса наиболее су-
щественным видом воздействия на окружающую среду является загрязне-
ние атмосферного воздуха, в докладе будут рассмотрены модели, описы-
вающие распространение загрязнений в атмосфере.
Математические модели, предназначенные для использования на
практике в системе ПЭБ, должны отвечать определенным требованиям. К
основным из них относятся:
? возможность достаточно быстрой реализации расчетов по моделям в
темпе протекания контролируемых процессов;
? возможность максимального использования имеющихся в системе
ПЭБ априорных данных о технологическом процессе предприятия и
источниках негативного воздействия на окружающую среду;
? ориентация на достаточно бедную с точки зрения ее пространствен-
ной и временной детальности измерительную информацию;
? устойчивость к неточностям измерительных данных, вызванным по-
грешностями измерений;
? адекватность общей оценки экологической обстановки, особенно с
точки зрения степени опасности для населения.
По этим причинам широкое распространение в системах ПЭБ полу-
чили достаточно простые модели распространения загрязнений в атмосфе-
ре, в частности ОНД-86[1] и Гауссова модель [2].
Методика ОНД-86, разработанная в ГГО им. А.В.Воейкова, обеспечи-
вает расчет значений концентрации загрязняющих веществ, поступающих
в атмосферу от заданных стационарных источников при неблагоприятных

144
условиях рассеяния. Результаты расчетов – это мажорантные (сверху) зна-
чения концентраций, которые при заданном направлении и скорости ветра
не будут превышаться в 95% случаев. Методика ОНД-86 официально ут-
верждена Государственным комитетом СССР по гидрометеорологии и
контролю природной среды в 1986 г и в настоящее время широко исполь-
зуется в России.
Гауссова модель принята в качестве стандартной Агентством по ох-
ране окружающей среды США. Модель была адаптирована к российским
условиям и принята в качестве ведомственного стандарта при расчетах
выбросов радиоактивных веществ [3].
На основе Гауссовой модели были разработаны, программно реализо-
ваны и использованы для решения задач экологического моделирования в
системах ПЭБ модели и алгоритмы расчета полей рассеяния, как для по-
стоянно действующих, так и для залповых источников.
В задаче моделирования распространения загрязнения в атмосфере
при залповых выбросах [4] концентрация загрязняющего вещества в задан-
ной точке (x,у,z) в момент времени T с момента начала выброса определя-
ется как:
( x ? U w (T ? t )) 2
T
y2
1
( 2?) 3 / 2 ? x ? y ? z ?
C ( x , y, z , T ) = P( t ) exp(? ) exp(? 2 ) ?
2? 2 2? y
x
o

(z ? H eff ) 2 (z + H eff ) 2
? (exp(? ) + exp( ? ))dt
2? z 2? z
2 2




где:
координаты точки в системе, начало которой,
x,y,z
совпадает с источником, ось х – направлена
по ветру, а ось z – вертикально;
эффективная высота источника, учитываю-
Heff
щая начальное поднятие газовой струи над
источником за счет начальной скорости вы-
броса, а также более высокой чем окружаю-
щий воздух температуры [м];
скорость ветра на высоте 10 м, при
Uw
Нeff ? 10 м; на высоте Heff при
Heff > 10 м, [м/c];
?x(x), ?z(x), ?y(x) дисперсии, зависящие от состояния атмосфе-
ры.
Р(t) мощность источника, зависящая от времени
[г/с]

145
Задача оценки экологической ситуации на территории по данным
измерений в под факельной зоне одиночного источника [5] формулируется
следующим образом: на территории находиться несколько постоянно дей-
ствующих источников загрязнения атмосферы с известной мощностью.
Эти источники создают поле концентрации загрязняющего вещества, кон-
фигурация которого зависит от метеорологических условий. Рассматрива-
ется ситуация, когда на этом фоне появляется мощный одиночный источ-
ник. Известно местоположение источника x0 и возможный диапазон его
мощности. Данный источник действует достаточно долго, так что в тече-
ние определенного интервала времени его можно считать постоянным.
Действие данного источника создает на территории область повышенных
концентраций, которые регистрируются в нескольких точках территории
измерительными звеньями BBC системы ПЭБ. По этим данным необходи-
мо восстановить поле концентрации загрязнения на территории.
Задача решается в два этапа, вначале проводится оценка мощности
неизвестного источника методом наименьших квадратов, а затем прово-
дится расчет поля рассеяния создаваемого этим источником по Гауссовой
методике.
Рассмотренные выше модели реализованы в виде специализирован-
ных программных модулей в рамках Геоинформационно – моделирующе-
го комплекса[6], включенного в состав, программного обеспечения Цен-
тров производственно-экологической безопасности предприятия
«Атсраханьгазпром», а также газопровода Россия –Турция «Голубой по-
ток».

Литература:

1. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных ве-
ществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86 Л., Гидроме-
теоиздат, 1987.
2. Бызова Н.Л. Рассеяние примеси в пограничном слое атмосферы. М.,
Гидрометеоиздат, 1974.
3. ЕК НТД 38.220.56-84 Том 1. Безопасность в атомной энергетике.
Часть 1. Общие положения безопасности АЭС. Методы расчета рас-
пространения радиоактивных веществ с АЭС и облучения окружаю-
щего населения. М. Энергоатомиздат, 1984.
4. Ярыгин Г.А., Петрулевич А.А., Рывкин Д.Б. Восстановление про-
странственного распределения концентрации загрязнений по данным
измерений в системах производственного экологического мониторин-
га. Всероссийская научно-техническая конференция «Методы и сред-
ства измерения в системах контроля и управления» Сборник докла-
146
дов. Пенза, 2001., с. 197-201.
5. Петрулевич А.А., Рывкин Д.Б. Моделирование динамики залповых
выбросов в системах экологического мониторинга. V Международ-
ная научно-практическая конференция «Проблемы управления каче-
ством окружающей среды» Сборник докладов. М., 2001.,с.194-196.
6. Ярыгин Г.А., Петрулевич А.А., Рывкин Д.Б., Колтыпин С.И. Гео-
информационный моделирующий комплекс в системах производст-
венного экологического мониторинга предприятий нефтегазового
комплекса. // Экологические системы и приборы №4 2002., с. 3-6.




ОПЫТ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СБОРА И
ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В СИСТЕМАХ
ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ
БЕЗОПАСНОСТИ ГАЗОТРАНСПОРТНЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ
Рывкин Д.Б. , Ярыгин Г.А.
(ЗАО «Экология», Москва)


В настоящем докладе описывается опыт разработки и внедрения ин-
формационных технологий сбора и обработки данных в системе производ-
ственно-экологической безопасности (ПЭБ) газопровода Россия-Турция
«Голубой поток».
Газопровод Россия-Турция «Голубой поток» является во многих от-
ношениях уникальным объектом. Общая протяженность трассы газопро-
вода составляет 762 км из них 373 км приходятся на сухопутный участок,
проходящий по территории Краснодарского и Ставропольского краев. На
территории Краснодарского края значительная часть газопровода прохо-
дит по сейсмически активным участкам горной местности. Морской уча-
сток газопровода пересекает Черное море на глубинах свыше 2 км, про-
кладка трубопровода на такой глубине осуществлена впервые в мировой
практике. Основными источниками загрязнения окружающей среды явля-
ются три компрессорных станции газопровода: Ставропольская, Красно-
дарская и Береговая, причем последняя расположена в курортной зоне

147
Черноморского побережья, что обуславливает повышенные требования к
экологической безопасности. В целях эффективного контроля экологиче-
ской обстановки на объектах газопровода разработана автоматизированная
система производственно-экологической безопасности (ПЭБ).
Система ПЭБ – это комплекс методических, технических, информа-
ционных и программных средств, осуществляющих оперативный ком-
плексный контроль интенсивности воздействия газопровода на окружаю-
щую среду, а также – состояния и уровней загрязнения окружающей среды
в окрестностях промышленных объектов.
Важнейшей задачей системы ПЭБ является выявление аварийных и
экологически опасных ситуаций, локализация загрязненных участков и
оперативное предоставление полученных данных соответствующим долж-
ностным лицам [1].
В ходе функционирования система ПЭБ должна обеспечить выполне-
ние регулярных, методически обоснованных и сопоставимых измерений и
наблюдений параметров источников негативного воздействия и уровней
загрязнения компонентов природной среды, а также – решение задач, свя-
занных со сбором, хранением и распределением мониторинговой инфор-
мации, с ее представлением и всесторонним анализом. То есть выполнять
функции измерительной, информационной, а также аналитической систе-
мы.
В структуре системы ПЭБ выделяются две основные части: информа-
ционно-измерительная сеть (ИИС) и информационно управляющая под-
система (ИУП).
Информационно-измерительная сеть предназначена для выполнения
регулярных наблюдений и измерений состояния окружающей среды, а
также контроля промышленных источников загрязнения.
ИИС включает средства контроля выбросов на объектах газопровода
(в частности, на компрессорных станциях), метеопосты, посты контроля
загрязнений атмосферного воздуха, посты контроля сточных, поверхност-
ных и подземных вод, опасных геологических процессов, стационарные и
передвижные лаборатории, средства дистанционных наблюдений.
Информационно-управляющая подсистема ПЭБ обеспечивает управ-
ление работой ИИС, сбор, накопление и обработку данных. В состав ИУП
входят средства связи и телекоммуникаций, обеспечивающие взаимодей-
ствие ИУП с ИИС, а также сеть информационных Центров, где выполня-
ется накопление и обработка данных.
Подсистема имеет иерархическую структуру, которая включает:
Пункты сбора данных ПЭБ на компрессорных станциях, Диспетчерские
пункты ПЭБ участков газопровода, Автоматизированные рабочие места
специалистов по экологической безопасности (АРМ эколога), а также

148
Центр производственно-экологической безопасности (ЦПЭБ) газопровода
в целом.
ЦПЭБ является основным элементом ИУП, он включает семейство
аппаратно-программных комплексов, объединенных локальной вычисли-
тельной сетью. Работа ЦПЭБ базируется на широком применении совре-
менных ГИС-технологий, которые используются в ходе представления
данных и их анализа, а также в задачах моделирования и прогнозирования
экологической обстановки и информационной поддержки природоохран-
ных мероприятий.
Коммуникационный комплекс ЦПЭБ обеспечивает обмен данными
ИУП с измерительными звеньями ИИС, обмен данными между элемента-
ми ИУП, передачу информации пользователям ЦПЭБ. Прием/передача
данных может осуществляться комплексом с использованием различных
каналов связи: прямого кабельного соединения (нуль-модема), коммути-
руемого телефонного канала, радиоканала, локальной и глобальной вы-
числительных сетей.
Диспетчерский комплекс ЦПЭБ обеспечивает оперативное предос-
тавление информации о режимах работы источников загрязнения и теку-
щей экологической обстановке на контролируемой территории. Диспет-
черский комплекс служит средством информационной поддержки
принятия оперативных решений в области производственно-
экологической безопасности. Встроенные ГИС-средства позволяют опера-
тору ЦПЭБ получать необходимую информацию в картографическом
представлении. Оператор обеспечивается также средствами дистанцион-
ного управления режимами автоматических измерительных звеньев ИИС.
Информационно-управляющий комплекс ЦПЭБ обеспечивает ведение
базы измерительных данных, а также баз данных условно постоянной ин-
формации на основе SQL-технологий.
Архивный комплекс ЦПЭБ обеспечивает пользователей средствами
информационного поиска и доступа к информации, хранящейся в базах
данных системы. Он также служит для формирования выходных докумен-
тов: создания сводок, отчетов, статистических таблиц, характеризующих
экологическую обстановку. Геоинформационные средства включенные в
состав Архивного комплекса, обеспечивают возможности ввода и обра-
ботки картографических запросов на получение данных, а также отобра-
жения на картах территории текущей экологической обстановки, с воз-
можностью ретроспективного просмотра.
Геоинформационный моделирующий комплекс (ГМК) ЦПЭБ предна-
значен для решения задач оценки и прогноза экологической ситуации на
основе измерительных данных с использованием картографической ин-
формации.

149
Математическое моделирование экологических процессов, в частно-
сти процессов распространения и накопления загрязнений, позволяет оце-
нивать экологическую обстановку в зонах, для которых отсутствуют дан-
ные непосредственных измерений и наблюдений. Результаты
моделирования используются также для решения задач планирования при-
родоохранных мероприятий, оценки эффективности уже проведенных ме-
роприятий, поддержки принятия решения в аварийных ситуациях [1], пла-
нирования и управления работой системы ПЭБ.
Важнейшим требованием к ГМК является обеспечение картографиче-
ского представления результатов моделирования применительно к кон-
кретной территории размещения промышленных объектов. ГМК включает
универсальное ядро, обеспечивающее работу с электронными картами и
базами данных, а также набор специализированных расчетных программ-
ных модулей, реализующих определенные математические модели эколо-
гических процессов. Между модулями и ядром обеспечивается единый
интерфейс обмена данными. В составе ГМК программно реализованы ма-
тематические модели, распространения загрязняющих веществ в природ-
ных средах, в частности ряд моделей переноса загрязнений в атмосфере

<<

стр. 4
(всего 5)

СОДЕРЖАНИЕ

>>