Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Постановка задачи автоматизации подготовки принятия решений в области жилищно-коммунального хозяйства 21
1.1. Автоматизированная информационная система жилищно-коммунального хозяйства как основа системы поддержки принятия решений 21
1.2. Постановка задачи 29
1.3. Анализ программных средств разработки программного обеспечения систем поддержки принятия решений 34
Выводы 37
Глава 2. Математические методы и модели некоторых задач жилищно-коммунального хозяйства 39
2.1. Состав задач жилищно-коммунального хозяйства 39
2.2. Методика анализа функционирования жилищно-коммунальной отрасли региона на основе банков данных и метода кластеризации 41
2.3. Математическая модель и метод решения задачи о планировании вывоза твердых бытовых отходов 50
2.3.1. Постановка задачи планирования вывоза твердых бытовых отходов 50
2.3.2. Математическая модель задачи вывоза твердых бытовых отходов 52
2.3.3. Алгоритмы решения задачи кластеризации множества площадок сбора ТБО 56
2.3.4. Алгоритм Литтла, Мурти, Суини и Кэрел для решения задачи построения оптимального маршрута объезда площадок одного или нескольких кластеров 64
2.3.5. Эвристический алгоритм определения числа машин и расписания сбора ТБО 69
2.3.6. Алгоритм определения оптимального числа машин и составления оптимального расписания сбора ТБО 71
2.3.7. Пример решения задачи 79
Выводы 86
Глава 3. Подсистема дополнения выгрузки информации из оперативных систем 88
3.1. Организация подготовки информации для передачи в систему поддержки принятия решений 88
3.2. Организация ввода информации 89
3.2.1 Математическая модель формы ввода данных 92
3.2.2 Функциональная модель режима ввода 98
3.3. Организация выгрузки информации из оперативных систем 100
3.3.1. Математическая модель формата выгрузки данных 103
3.3.2. Функциональная модель режима выгрузки 110
3.4. Общая функциональная модель 112
Выводы 119
Глава 4. Виды обеспечения системы поддержки принятия решений жилищно-коммунального хозяйства 120
4.1. Техническое обеспечение 120
4.1.1. Серверы 121
4.1.2. Рабочие станции 122
4.1.3. Принтеры 122
4.1.4. Система бесперебойного энергоснабжения 123
4.1.5. Архитектура системы поддержки принятия решений 123
4.2. Математическое и алгоритмическое обеспечение 124
4.3. Программное обеспечение 125
4.3.1 Базовое программное обеспечение 125
4.3.2 Специальное программное обеспечение : 126
4.4. Лингвистическое обеспечение 127
4.5. Информационное обеспечение 128
4.5.1 Технология информационного взаимодействия подсистем и программного обеспечения СППР 129
4.5.2 Форматы выгрузки для задач оценки функционирования жилищно-коммунальной отрасли и вывоза ТБО 131
4.6. Организационно-методическое обеспечение 141
Выводы 143
Заключение 144
Литература 145
Приложение 153
- Анализ программных средств разработки программного обеспечения систем поддержки принятия решений
- Методика анализа функционирования жилищно-коммунальной отрасли региона на основе банков данных и метода кластеризации
- Организация выгрузки информации из оперативных систем
- Математическое и алгоритмическое обеспечение
Введение к работе
Актуальность проблемы. С развитием вычислительной техники информационные технологии стали широко использоваться в различных областях деятельности человека, в том числе и в области управления жилищно-коммунальным хозяйством регионов РФ. Одной из основных задач, стоящих перед Министерством строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства, является экономия ресурсов и обеспечение высокого уровня качества предоставления жилищно-коммунальных услуг населению. Одним из направлений решения этой задачи является создание и внедрение автоматизированной системы поддержки принятия решения (О И IP) жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ).
В настоящее время для информационного обеспечения принятия управленческих решений используются разрозненные банки данных автоматизированных информационных систем, хранящие детальную информацию технологической деятельности специалистов ЖКХ. Такой подход обладает рядом недостатков:
1. Высокий уровень детализации данных приводит к большим временным затратам на их обработку и получение статистических данных.
2. Существенны временные потери специалистов Министерства на интеграцию данных, поступающих от большого количества разнородных информационных систем, действующих в ЖКХ.
3. Отсутствие визуального отображения результатов анализа статистической информации снижает степень объективности принимаемых управленческих решений.
Современные прикладные информационные технологии, основанные на концепциях технологии OLAP, Data Mining и хранилищ данных, позволяют снизить трудоемкость интеграции статистических данных, реализовать математические методы их анализа, оперативно формировать информацию, необходимую для принятия управленческих решений. Таким образом, актуальной задачей является задача создания СППР ЖКХ, отвечающей за подготовку принятия управленческих решений.
Цель и задачи исследования. Целью работы является создание моделей, методов, алгоритмов и программных средств решения задачи автоматизации аналитической деятельности специалистов ЖКХ для повышения эффективности процессов принятия управленческих решений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Проанализировать информационное обеспечение существующих автоматизированных информационных систем (АИС) ЖКХ, необходимое для обеспечения аналитической деятельности специалистов.
• Разработать методику решения аналитической задачи оценки состояния жилищно-коммунального хозяйства региона; математическую модель, метод и алгоритм решения задачи планирования вывоза твердых бытовых отходов (ТБО) на заводы по их переработке.
• Разработать математическую и инфологическую модели формата выгрузки данных из АИС ЖКХ СППР; математическую и инфологическую модели формы ввода дополнительной информации.
• Разработать и реализовать функциональную модель программного средства для выгрузки информации в СППР Министерства.
• Разработать и реализовать информационно-технологическую модель взаимодействия пользователей, АИС ЖКХ и СППР.
• Применить разработанные математические модели и методики для построения СППР ЖКХ.
Методы исследования. При решении поставленных задач использовались математические модели и методы системного анализа, кластерного анализа, классические методы решения задач линейного и целочисленного программирования.
Научная новизна результатов исследований.
• Методика. оценки функционирования ЖКХ на основе метода самоорганизующихся карт Кохонена.
• Математическая модель задачи планирования вывоза ТБО, метод и алгоритм её решения.
• Математические модели формата выгрузки информации для СППР и формы ввода дополнительной для выгрузки информации.
• Функциональная модель программного средства «Подсистема выгрузки», обеспечивающая поступление информации, удовлетворяющей требованиям СППР.
• Модифицированная структура СППР в условиях разрозненных банков данных АИС ЖКХ и обеспечения доступности населению информации жилищно-коммунальной отрасли.
Достоверность результатов работы. Научные результаты
диссертационной работы получены на основании достоверных знаний прикладной информатики, систем управления базами данных и использования строгого математического аппарата. Полученные результаты подтверждены вычислительными экспериментами, практическим применением разработанных методик для построения информационного обеспечения ряда задач управления в области ЖКХ, актами использования в деятельности научно-технического центра по разработке программных продуктов, Министерства строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства, актами внедрения в учебный процесс.
Практическая ценность заключается в применении предложенных в работе моделей и методик при разработке системы поддержки принятия решений в области жилищно-коммунального хозяйства. Предложенные методы, методики и инфологические модели, а также решение задачи планирования могут быть использованы в различных прикладных областях, где возникают аналогичные задачи, например, в области социальной защиты населения.
Реализация работы. Результаты выполненных исследований и разработок использовались отделом АСУ Научно-технического центра «Лайн» при разработке и внедрении системы поддержки принятия решений в Республике Татарстан в рамках развития существующей распределенной автоматизированной информационной системы "Коммунальные платежи". Разработка выполнялась в рамках хоздоговорных научно-исследовательских работ с Министерством строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства. Результаты диссертации использованы в учебном процессе Казанского Государственного технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре «Прикладная математика и информатика» в виде курсовых и дипломных работ бакалавров, магистров и инженеров.
Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских, республиканских конференциях:
Девятая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт - Петербург, 2005); Восьмая международная научно-практическая конференция "Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики" (Сочи, 2005); "Новейшие технологические решения и оборудование" (Москва, 2006); Десятая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт -Петербург, 2006); Всероссийская научная конференция "Информационные технологии в науке, образовании и производстве" (Казань, 2007); Одиннадцатая международная научно-практическая конференция "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт - Петербург, 2007); Международная молодежная научная конференция пятнадцатые Туполевские чтения (Казань, 2007); Двадцатая международная научно-техническая конференция "Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании" (Пенза, 2007).
Публикации. По теме диссертации опубликованы десять научных работ, в том числе одна статья в журнале, рекомендуемом ВАК ("Вестник КГТУ").
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 170 страниц текста, 45 рисунков, 22 таблицы. Список литературы включает 92 наименования. 3.1. Основное содержание работы.
В первой главе рассматриваются основные задачи и функции Министерства строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства, структура распределенной автоматизированной информационной системы жилищно-коммунального хозяйства, структура и состав типовой системы поддержки принятия решений, способы организации хранения информации в хранилище данных.
Детальная информация нижнего уровня иерархии передается на верхний уровень. Кроме детальных данных на верхний уровень передается некоторое количество обобщенных данных для оперативного получения регламентированных отчетов. Чем выше уровень иерархии, тем больший объем приходится обрабатывать для получения сводной информации. Специальные OLAP технологии, предназначенные для работы с большими объемами данных, и специальные структуры хранения данных - хранилища данных, оптимизированные для последующего анализа хранящейся в них информации, позволяют преодолеть существующие недостатки в подготовке принятия управленческих решений.
Стандартная автоматизированная система поддержки принятия решений на основе технологий OLAP и хранилища данных включает: 1)подсистему сбора и загрузки данных; 2)подсистему администрирования; 3)хранилище данных; 4)подсистему анализа и представления данных.
Для снижения трудоемкости обработки (согласования, проверки, корректировки) поступающих в СППР данных следует расширить стандартную структуру системы поддержки принятия решений, включив в состав подсистемы сбора подсистему выгрузки согласованных данных из оперативных систем. Таким образом, большая часть работы по согласованию данных будет проводиться в АИС - источниках данных, что позволит оперативно находить и корректировать ошибочно введенные данные и повысит качество поступающей в СППР информации.
Для создания программного и информационного обеспечения систем поддержки принятия решений используются стандартные программные средства, имеющиеся в большинстве современных систем управления базами данных (СУБД). Они позволяют: проектировать структуру хранилища данных (основной и оперативный склады), организовывать процесс загрузки информации в хранилище, разрабатывать процедуры, обработки данных в СППР и предоставлять возможность просмотра хранилища. Поэтому для создания СППР ЖКХ необходимо разработать:
• математические постановки аналитических задач управления, методы и алгоритмы их решения, определяющие состав информации, которая должна присутствовать в хранилище данных;
• инфологическую модель оперативного и основного склада хранилища данных ЖКХ;
• математическую и инфологическую модели форматов, загружаемых в хранилище данных из АИС - источников информации.
Очевидно, что для сокращения трудозатрат при создании СППР в различных прикладных областях требуется:
• разработать технологическую модель функционирования СППР, обеспечивающую инвариантность программного обеспечения
при изменении информации предметной области; • модернизировать стандартную структуру и состав программного и информационного обеспечения СППР, учитывая инвариантность программного обеспечения. Ведущими компаниями, предоставляющими инструментальные средства разработки систем поддержки принятия решений, являются Oracle, Microsoft, IBM, Informix, SAS Institute, Sybase. Анализ функциональных спецификаций программных средств разных компаний показал, что для создания системы поддержки принятия решений в области ЖКХ целесообразно выбрать продукты компаний Oracle или Microsoft. Однако, с точки зрения визуализации и предоставления данных в удобном для пользователя виде стандартные средства компаний Oracle и Microsoft далеки от совершенства. Поэтому для визуализации и публикации данных СППР в Интернет целесообразно использовать продукты компаний Business Objects/Crystal Decision, Cognos, Micro Strategy.
Вторая глава посвящена разработке методики анализа функционирования жилищно-коммунальной отрасли, постановке задачи планирования вывоза ТБО, разработке её математической модели, методов и алгоритмов решения.
Задачи обработки информации жилищно-коммунального хозяйства подразделяются на статистические, прогнозные и задачи планирования. Задачи решаются на основе собранной информации банков данных расчетных центров и предприятий отрасли с использованием математических методов и алгоритмов. К статистическим задачам ЖКХ относятся построение распределения платежей населения по календарным датам, вычисление средних тарифов по услугам на единицу обслуживаемой площади, распределение жилищного фонда в зависимости от комфортности и благоустроенности жилья, а также другие задачи. К прогнозным задачам ЖКХ относятся задачи прогнозирования в разрезе городов и районов региона: собираемости платежей, задолженности населения по оплате за ЖКУ, роста объемов и тарифов на жилищно-коммунальные услуги, объемов капитального ремонта жилищно-коммунальных коммуникаций и другие задачи.
К задачам планирования в ЖКХ относятся: планирование доходов и расходов отрасли, составление расписания для вывоза твердых бытовых отходов, определение оптимальных мест застройки зданий и сооружений, планирование инвестиционных вложений и др.
Для решения большинства перечисленных выше задач жилищно-коммунального хозяйства можно применить известные математические модели и методы. Однако, существуют задачи, которые требуют разработки математических моделей и методик для их реализации в программном обеспечении системы поддержки принятия решений. К таким задачам относятся, в частности, задача оценки состояния жилищно-коммунального хозяйства и задача планирования вывоза ТБО.
Для решения задачи оценки состояния ЖКХ разработана методика, основанная на кластерном анализе, а именно на методе самоорганизующихся карт Кохонена. Кластеризация осуществляется по четырем показателям: доля недопоставки ЖКУ, доля задолженности по оплате за ЖКУ, доля оплаты начислений за ЖКУ, доля субсидии государства населению на оплату ЖКУ. Все районы разбиваются на 6 кластеров: районы с высоким уровнем качества оказания ЖКУ, с уровнем выше среднего, средним, ниже среднего и районы с неудовлетворительным качеством, районы с недостоверными данными. Для каждого кластера вычисляются средние значения по каждому из показателей: по обратной величине к доле оплаты - хг, доле задолженности - х2, доле недопоставки - х,, а также доле субсидии — х4. Под обобщенным показателем кластера понимается длина вектора х = (хс1р,хс2р,хс/,хА7р). Где, х-р -среднее значение г -го показателя по кластеру. Кластеру с меньшей длиной данного вектора соответствуют лучшие (меньшие) значения показателей. Кластеры ранжируются по обобщенному показателю.
Для каждого кластера вырабатываются предварительные типовые управляющие воздействия с целью улучшения показателей. Далее строятся графики динамики изменения обобщенных показателей районов в зависимости от календарных дат (месяцев года). Анализ полученных графиков для каждого района позволяет группе экспертов — специалистов делать выводы о стабильности или нестабильности, а также о тенденции развития района. Анализ типовых управляющих воздействий для кластеров рассматриваемого района совместно с динамикой изменения его четырех исходных параметров позволяют уточнить управляющие воздействия на факторы, улучшающие показатели.
Постановка задачи планирования вывоза ТБО заключается в следующем. Для каждого предприятия требуется определить необходимое число машин, обеспечивающих вывоз ТБО из прикрепленных к предприятию территорий за минимальный интервал времени. Также для каждой машины требуется определить маршрут, оптимальный с точки зрения стоимости вывоза ТБО.
Сформулированы требования к программному обеспечению, согласно которым выбраны операционная система Windows Server 2003 ЕЕ для серверов и Windows 2000, Windows ХР, Windows Vista для рабочих станций, СУБД Microsoft SQL Server 2000, средство построения многомерных кубов Microsoft Analysis Server, средство проектирования подсистем Borland Delphi Studio 2006, Web-сервер Microsoft Internet Information Server. В рамках информационного взаимодействия СППР с внешними информационными системами обеспечена совместимость с действующими и создаваемыми информационными системами ЖКХ региона посредством открытых программных API интерфейсов, файлового обмена и доступа при помощи технологии Web-сервисов в едином согласованном формате на основе XML языка. Кроме того, для взаимодействия с населением в области жилищно-коммунального хозяйства в состав подсистем СППР включен информационный портал, обеспечивающий открытость и доступность информации в сфере ЖКХ региона для граждан и организаций.
Анализ программных средств разработки программного обеспечения систем поддержки принятия решений
С развитием вычислительной техники информационные технологии стали широко использоваться в различных областях деятельности человека, в том числе и в области управления жилищно-коммунальным хозяйством регионов РФ. Одной из основных задач, стоящих перед Министерством строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства, является экономия ресурсов и обеспечение высокого уровня качества предоставления жилищно-коммунальных услуг населению. Одним из направлений решения этой задачи является создание и внедрение автоматизированной системы поддержки принятия решения (О И IP) жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ).
В настоящее время для информационного обеспечения принятия управленческих решений используются разрозненные банки данных автоматизированных информационных систем, хранящие детальную информацию технологической деятельности специалистов ЖКХ. Такой подход обладает рядом недостатков: 1. Высокий уровень детализации данных приводит к большим временным затратам на их обработку и получение статистических данных. 2. Существенны временные потери специалистов Министерства на интеграцию данных, поступающих от большого количества разнородных информационных систем, действующих в ЖКХ. 3. Отсутствие визуального отображения результатов анализа статистической информации снижает степень объективности принимаемых управленческих решений. Современные прикладные информационные технологии, основанные на концепциях технологии OLAP, Data Mining и хранилищ данных, позволяют снизить трудоемкость интеграции статистических данных, реализовать математические методы их анализа, оперативно формировать информацию, необходимую для принятия управленческих решений. Таким образом, актуальной задачей является задача создания СППР ЖКХ, отвечающей за подготовку принятия управленческих решений. Цель и задачи исследования. Целью работы является создание моделей, методов, алгоритмов и программных средств решения задачи автоматизации аналитической деятельности специалистов ЖКХ для повышения эффективности процессов принятия управленческих решений. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: Проанализировать информационное обеспечение существующих автоматизированных информационных систем (АИС) ЖКХ, необходимое для обеспечения аналитической деятельности специалистов.
Разработать методику решения аналитической задачи оценки состояния жилищно-коммунального хозяйства региона; математическую модель, метод и алгоритм решения задачи планирования вывоза твердых бытовых отходов (ТБО) на заводы по их переработке. Разработать математическую и инфологическую модели формата выгрузки данных из АИС ЖКХ СППР; математическую и инфологическую модели формы ввода дополнительной информации. Разработать и реализовать функциональную модель программного средства для выгрузки информации в СППР Министерства. Разработать и реализовать информационно-технологическую модель взаимодействия пользователей, АИС ЖКХ и СППР. Применить разработанные математические модели и методики для построения СППР ЖКХ. Методы исследования. При решении поставленных задач использовались математические модели и методы системного анализа, б кластерного анализа, классические методы решения задач линейного и целочисленного программирования. Научная новизна результатов исследований. Методика. оценки функционирования ЖКХ на основе метода самоорганизующихся карт Кохонена. Математическая модель задачи планирования вывоза ТБО, метод и алгоритм её решения. Математические модели формата выгрузки информации для СППР и формы ввода дополнительной для выгрузки информации. Функциональная модель программного средства «Подсистема выгрузки», обеспечивающая поступление информации, удовлетворяющей требованиям СППР. Модифицированная структура СППР в условиях разрозненных банков данных АИС ЖКХ и обеспечения доступности населению информации жилищно-коммунальной отрасли. Достоверность результатов работы. Научные результаты диссертационной работы получены на основании достоверных знаний прикладной информатики, систем управления базами данных и использования строгого математического аппарата. Полученные результаты подтверждены вычислительными экспериментами, практическим применением разработанных методик для построения информационного обеспечения ряда задач управления в области ЖКХ, актами использования в деятельности научно-технического центра по разработке программных продуктов, Министерства строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства, актами внедрения в учебный процесс. Практическая ценность заключается в применении предложенных в работе моделей и методик при разработке системы поддержки принятия решений в области жилищно-коммунального хозяйства.
Предложенные методы, методики и инфологические модели, а также решение задачи планирования могут быть использованы в различных прикладных областях, где возникают аналогичные задачи, например, в области социальной защиты населения. Реализация работы. Результаты выполненных исследований и разработок использовались отделом АСУ Научно-технического центра «Лайн» при разработке и внедрении системы поддержки принятия решений в Республике Татарстан в рамках развития существующей распределенной автоматизированной информационной системы "Коммунальные платежи". Разработка выполнялась в рамках хоздоговорных научно-исследовательских работ с Министерством строительства, архитектуры и жилищно-коммунального хозяйства. Результаты диссертации использованы в учебном процессе Казанского Государственного технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре «Прикладная математика и информатика» в виде курсовых и дипломных работ бакалавров, магистров и инженеров.
Методика анализа функционирования жилищно-коммунальной отрасли региона на основе банков данных и метода кластеризации
Главным показателем работы жилищно-коммунальной отрасли является качество предоставляемых услуг, которые оказывают существенное влияние на жизнедеятельность населения. Поэтому основной целью деятельности жилищно-коммунальной отрасли является обеспечение высокого уровня качества оказания жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ). Одними из средств достижения этой цели являются [47,89]: 1. контроль качества оказываемых ЖКУ; 2. начисление денежных сумм населению для оплаты с учетом качества ЖКУ; 3. своевременная оплата населением оказанных ЖКУ и перечисление её поставщику. Для оперативного учета и контроля качества ЖКУ, движения денежных потоков в каждом муниципальной районе региона созданы единые расчетные центры (ЕРЦ), которые являются связующими звеньями между поставщиками ЖКУ и населением. Единые расчетные центры обеспечивают, с одной стороны, учет и контроль деятельности поставщиков по объему и качеству предоставляемых услуг, а с другой стороны - учет и контроль своевременности оплат населения за представленные услуги. Поэтому для достижения поставленной цели ЕРЦ решают следующие задачи: 1. учет характеристик жилищного фонда; 2. прием и учет претензий граждан по качеству ЖКУ; 3. передача претензий граждан поставщикам по несоответствию качества услуг стандартам; 5. учет недопоставок ЖКУ; 6. начисление сумм за потребляемые населением ЖКУ с учетом недопоставок; 7. печать и передача счетов населению для оплаты; 8. прием оплат начисленных сумм; 9. перечисление денежных средств поставщикам. Для реализации задач ЕРЦ создана региональная информационная система Министерства жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) региона, которая имеет иерархическую структуру и функционирует на основе распределенного банка данных.
На уровне Министерства создан интегрированный банк данных, позволяющий осуществлять анализ жилищно-коммунального хозяйства районов с точки зрения деятельности поставщиков, денежных перечислений населения поставщикам и вырабатывать различные организационно управляющие решения. В качестве показателя жилищно-коммунальной деятельности поставщиков может быть рассмотрен такой показатель, как «доля суммы недопоставки от начисления за услуги населению в расчетном месяце». Денежные перечисления населения поставщику могут оцениваться по таким показателям, как «доля суммы оплаты» «доля суммы задолженности населения по оплате ЖКУ предыдущего периода» и «доля субсидии государства на погашение начислений». Доля суммы оплаты является отношением оплаченной населением суммы к сумме, начисленной в расчетном месяце. Доля суммы задолженности населения по оплате ЖКУ предыдущего периода является отношением суммы задолженности предыдущего периода к начисленной за расчетный месяц сумме. Соответственно доля субсидии государства на погашение начислений является отношением суммы субсидии к начисленной за расчетный месяц сумме.
В дальнейшем эти показатели сокращенно будем называть соответственно: «доля недопоставки», «доля задолженности», «доля оплаты», «доля субсидии». На рис. 2.2, 2.3 представлены факторы, влияющие на перечисленные выше показатели. Очевидно, что несвоевременная оплата населением оказанных услуг, отсутствие капиталовложений в оборудование вследствие нарушений финансовой дисциплины поставщика влечет повышение изношенности оборудования и соответственно повышает долю недопоставки ЖКУ. Нарушение трудовой дисциплины также оказывает свое влияние на долю недопоставки ЖКУ. Для каждого из факторов существует ряд соответствующих управляющих воздействий, позволяющих снизить долю недопоставки ЖКУ. Разнообразная динамика изменения значений четырех рассмотренных выше показателей, отсутствие их научно-обоснованных нормативов затрудняют анализ ЖКХ районов и выработку управляющих воздействий. Поэтому предлагается методика, основанная на построении обобщающего показателя с помощью одного из методов кластерного анализа [67,58] и исследования динамики изменения его значения. Методика состоит из следующих этапов: 1. Разбиение на кластеры.
Задается число т - количество кластеров, на которые разбиваются все районы региона по четырем показателям. С точки зрения выработки управляющих решений целесообразно разбивать множество районов на четыре (благополучные районы, средние районы, неблагополучные районы, районы с недостоверными данными) или шесть кластеров (районы с высоким уровнем качества оказания ЖКУ, с уровнем выше среднего, средним, ниже среднего и районы с неудовлетворительным качеством, районы с недостоверными данными). Кластер, содержащий районы с недостоверными данными, необходим для учета ошибочных значений показателей.
Организация выгрузки информации из оперативных систем
Существующий процесс передачи информации, схема которого представлена на рис. 3.4, состоит из следующих этапов: 1) Формирование специалистами СППР перечня необходимой информации. 2) Передача запроса от СППР на выгружаемые данные специалистам оперативной системы. 3) Анализ запроса программистами оперативной системы - источника данных. 4) Выгрузка информации в виде электронного файла (ЭФ) определенной структуры доступными или же специально разработанными для этой цели программными средствами выгрузки (ПСВ) и передача информации по электронным каналам связи. 5) Разработка процедур загрузки (ПЗ) для различных типов электронных файлов, а также процедур трансформации данных, получаемых из разнородных оперативных систем. Передача электронных файлов на обработку модулю загрузки. 6) Автоматизированная обработка несоответствий и проверка корректности данных в присланных файлах с помощью модуля загрузки и трансформации данных. 7) Передача информации о ходе проверки корректности данных специалистам СППР 9) Повторный запрос информации из оперативной системы с указанием причин отклонения электронного файла с данными (необязательный этап, выполняется в случае нахождения ошибок данных в присланных файлах). 10) Загрузка данных в оперативный склад хранилища данных. Недостатки существующей схемы передачи данных состоят в следующем: 1. Формат выгрузки информации БД каждой оперативной системы уникален, что требует разработки соответствующих уникальных программ обработки этих форматов для загрузки данных в оперативный склад СППР. 2. Несогласованная с требованиями информация может быть отвергнута на этапе загрузки в оперативный склад.
При этом необходимо будет передать специалистам оперативных АИС замечания по файлам с выгруженной информацией. Эта ситуация влечет за собой временные затраты на повторную выгрузку информации. 3. Поскольку оперативных систем много, то процесс сбора, обработки и загрузки занимает значительное время. Устранить перечисленные выше недостатки можно при использовании специальных форматов выгрузок, описывающих необходимую Министерству информацию [65]. Формат должен содержать состав информации, запрашиваемой из источника данных оперативных систем, правила проверки её корректности и целостности. С использованием формата выгрузки процесс передачи данных будет состоять из следующих шагов: 1) Формирование специалистами СППР формата выгрузки данных. 2) Разработка специалистами СППР процедуры загрузки электронных файлов, соответствующих формату выгрузки. 3) Передача и загрузка формата в «Подсистему выгрузки» (ПВ). 4) Обработка формата программистами оперативной системы с помощью ПВ - формирование запросов к источнику данных. 5) Выгрузка данных в виде электронного файла (ЭФ) предопределенного в дизайнере формата выгружаемых данных и передача информации по электронным каналам связи. 6) Загрузка данных в оперативный склад хранилища данных. Предлагаемая схема передачи данных представлена на рис. 3.5. Основой предлагаемого подхода является формат выгрузки данных. Поскольку язык описания данных XML значительно облегчает процесс обмена данными между различными приложениями [53] и поддерживается большинством современных приложений, в том числе и системами управления базами данных, на которых организуются СППР, то целесообразно в результате процесса выгрузки данных из оперативной системы формировать электронный файл на языке XML. Для поддержки XML в формат выгрузки данных необходимо ввести некоторые термины этого языка, в частности термин «тэг», характеризующий передаваемую информацию. В этом случае структура формата выгрузки может быть описана на тео В ико-множественном уровне в виде следующей модели: 1. Описание параметров формата выгрузки: где S1 - уникальный идентификатор формата; S2 - семантическое описание формата; S3 - период выгрузки (ежегодной, полугодовой, ежеквартальной, ежемесячной, еженедельной, ежедневной, однократной); S4 - маска имени электронного файла выгрузки; S5 -адресат - источник формата выгрузки; S6 - версия формата выгрузки. 2.
Описание выгружаемых элементов формата: где N1 — уникальный номер выгружаемого элемента; N2 - тег на языке XML (произвольной длины из букв латинского алфавита); N3 -семантическое описание элемента выгрузки; N4 — невозможность (1) или возможность (0) пропуска данного элемента при выгрузке; N5 - минимальное количество вхождений элемента данного типа; N6 -максимальное количество вхождений элемента данного типа; N7 -условие выгрузки элемента, возвращающее истину или ложь в зависимости от конкретных данных, или ИСТИНА в случае безусловной выгрузки; N8 — имя файла, в который будет выгружаться элемент; N9 - идентификатор столбца в терминах СУБД, который соответствует элементу формата; N10 - идентификатор запроса, отвечающего за выборку элемента, совпадающий с некоторым значением из множества R1; N11 - Тип выгружаемых данных (строка, число, дата); N12 - идентификатор формата, к которому принадлежит элемент, совпадающий с некоторым значением из множества S1. 3. Описание связей элементов: где С1 - уникальный идентификатор связи; С2 — идентификатор формата выгрузки, совпадающий с некоторым значением из множества S1; СЗ - уникальный идентификатор родительского элемента, совпадающий с некоторым значением из множества N1; С4 -уникальный идентификатор дочернего элемента, совпадающий с некоторым значением из множества N1; С5 - номер связи в пределах рассматриваемого уровня иерархии. 4. Описание используемых запросов на выборку элемента: где R1 — уникальный идентификатор запроса; R2 — текст запроса; R3 -комментарии к запросу.
Математическое и алгоритмическое обеспечение
Базовое программное обеспечение представляет собой совокупность программных средств, включающей сетевые операционные системы, операционные системы рабочих станций, систему архивирования и резервного копирования, а также систему программирования [76]. Операционная система для рабочих станций должна отвечать следующим требованиям: высокая надежность функционирования, защищенность от несанкционированного доступа, наличие поддержки от производителя (драйверов для ОС), совместимость со специальным ПО информационной системы.
Операционными системами, которые наиболее полно удовлетворяют перечисленным требованиям, являются Windows 2000, Windows ХР, Windows Vista. Для серверов необходимо устанавливать серверные версии операционных систем, более эффективно использующие большие объемы памяти и наличие нескольких процессоров на одном компьютере. В качестве программного обеспечения используемого при разработке компонентов системы поддержки принятия решения следует использовать современные средства разработки, обеспечивающие: быстрый доступ к СУБД, поддержку объектно-ориентированного подхода к проектированию, наличию инструментов для командной работы, подключение программных компонентов, разработанных сторонними компаниями. С учетом перечисленных требований, а так же требований к информационному обеспечению были выбраны следующие компоненты программного обеспечения [26,32,33,40,69,91]: ОС Windows Server 2003 ЕЕ СУБД - Microsoft SQL server 2005 Средство проектирования многомерных кубов - Microsoft Analises Server Средство проектирования подсистем - Borland Delphi Studio 2006 Web-сервер - Microsoft Internet Information Server Средство проектирования приложений Delphi 2006 Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность программ системы обработки данных и программных документов, необходимых для эксплуатации этих программ [76]. Специальное программное обеспечение реализует алгоритмы обработки данных, обеспечивающие выполнение функций системы поддержки принятия решений, изложенных в главе 3 и приложении 1. Программное обеспечение информационной системы должно реализовывать возможности адаптации системы поддержки принятия решений к особенностям среды конкретного региона, в рамках рекомендованной для системы операционной системы и СУБД, включая адаптацию к: функциональной и информационно-коммуникационной инфраструктуре, в рамках которой оно должно функционировать; особенностям задач региона в жилищно-коммунальной сфере, включая набор накапливаемых и анализируемых показателей; конкретному составу и особенностям источников исходных данных; набору форм выходных документов, необходимых в каждом конкретном регионе. Лингвистическое обеспечение представляет собой совокупность формальных языков описания информации и алгоритмов её обработки в процессе автоматизированного функционирования [76].
Лингвистическое обеспечение автоматизированной системы можно разбить на базовое и управляющее. Базовое обеспечение включает в себя языки программирования и языки манипулирования данными. Для обеспечения гибкости, мобильности программного обеспечения рекомендуется использовать широко распространённые языки программирования четвёртого поколения. Языки четвёртого поколения5 характеризуются: низкой трудоемкостью программирования, низкими требованиями к уровню квалификации программистов, стандартными методами поддержки создания приложений сложной архитектуры, например, клиент/сервер. Программы, написанные с помощью языков четвёртого поколения, являются переносимыми на различные программные и аппаратные платформы и могут использоваться при создании распределённых автоматизированных систем. Языки манипулирования данными должны отвечать требованиям стандарта ANSI 1992 (реализация SQL) и поддерживать реляционную модель баз данных, а так же стандарт ODBC/JDBC. Управляющее лингвистическое обеспечение включает в себя языки взаимодействия пользователей с системой. Наиболее простыми с точки зрения эксплуатации в диалоговых системах являются языки запрос -ответного типа [44]. Пользователю выдаётся достаточно подробная запросная информация, а входная информация, вводимая пользователем в систему, выбирается из заранее составленных ответов (справочников).
В таких системах не требуется специальная подготовка пользователя, так как диалог организуется на уровне терминов прикладной области. Основная информация, необходимая специалисту СППР для использования системы, выводится на экран, что позволяет до минимума свести этап предварительного обучения исследователя работе с информационной системой. Способ организации диалога с пользователем должен обеспечивать: уменьшение вероятности совершения пользователем случайных ошибочных действий; логический контроль ввода данных. Централизованное ведение кодификаторов, справочников и классификаторов должно обеспечить информационно-лингвистическую совместимость подсистем программно-технического решения. Информационное обеспечение представляет собой совокупность данных вместе с системой управления базой данных (СУБД) [76]. Информационное обеспечение должно включать современные технологии обработки данных, в том числе: применение OLAP-технологии анализа данных, в частности, возможность использования OLAP-кубов для анализа данных; перемещение по иерархии данных; агрегация и детализация данных для проведения анализа; расчет аналитических показателей по согласованным методикам. В рамках обеспечения информационного взаимодействия СППР с внешними информационными системами должна быть обеспечена совместимость с действующими и создаваемыми информационными системами ЖКК региона посредством открытых программных API интерфейсов, файлового обмена и доступа при помощи технологии веб-сервисов в едином согласованном формате на основе XML.
