Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ проблем обеспечения выполнимости административных регламентов 14
1.1 Определение базовых понятий предметной области исследования 14
1.2 Исследование особенностей информационных процессов в системе исполнения регламентов 16
1.3 Анализ критериев и показателей выполнимости административных регламентов 27
1.4 Анализ угроз функциональной безопасности системы исполнения регламентов, влияющих на исполнение административных регламентов 31
1.5 Анализ формальных моделей политики безопасности для защиты от угрозы отказа в обслуживании системы исполнения регламентов 35
1.6 Анализ подходов по оценке выполнимости административных регламентов и повышению отказоустойчивости системы исполнения регламентов 39
1.7 Анализ методов моделирования систем исполнения регламентов..44
1.7.1 Реализация модели системы исполнения регламентов на основе ВРМ технологий 45
1.7.2 Реализация модели системы исполнения регламентов на основе сетей Петри 47
1.7.3 Реализация модели системы исполнения регламентов на основе языка схем радикалов 50
1.8 Постановка задачи исследования 55
Выводы 58
2 Разработка модели обеспечения выполнимости административных регламентов 59
2.1 Обоснование выбора подхода к моделированию выполнимости административных регламентов 60
2.2 Составляющие модели обеспечения выполнимости административных регламентов 71
2.3 Разработка формализованного описания системы исполнения регламентов на основе языка схем радикалов 74
2.4 Разработка активирующей подсистемы обеспечения выполнимости административных регламентов 81
2.4.1 Разработка модели взаимодействия со средой радикалов 87
2.4.2 Разработка системы сбора данных и факторной модели для прогнозирования значений параметров, влияющих на выполнение задач административного регламента 93
2.4.3 Разработка системы анализа поступающих данных 104
2.4.4 Разработка системы контроля выполнимости административных регламентов 109
2.4.5 Разработка системы устранения конфликтов 127
2.5 Анализ результатов разработки модели обеспечения выполнимости административных регламентов 133
2.6 Разработка алгоритма поиска оптимального распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов 134
2.6.1 Обоснование выбора метода поиска оптимального распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов 134
2.6.2 Поиск оптимального распределения ресурсов при выполнении административных регламентов на основе классического генетического алгоритма 137
2.6.3 Разработка модифицированного генетического алгоритма для поиска оптимального распределения ресурсов при выполнении административных регламентов 143
2.6.4 Анализ эффективности модифицированного генетического алгоритма для поиска оптимального распределения ресурсов при выполнении административных регламентов 147
Выводы 152
3 Методика повышения выполнимости административных регламентов 154
3.1 Составляющие методики повышения выполнимости администра тивных регламентов 154
3.2 Алгоритм построения модели совместно выполняемых административных регламентов в среде радикалов 155
3.3 Алгоритм ухода от конфликтов (устранения конфликтов) при моделировании и выполнении административных регламентов 161
Выводы 174
4 Разработка практических рекомендаций по повышению выполнимо сти административных регламентов путем разрешения информационных конфликтов 175
4.1 Внедрение методики повышения выполнимости административных регламентов 175
4.2 Реализация поиска и устранения информационных конфликтов при моделировании системы исполнения регламентов 179
4.3 Реализация поиска и устранения информационных конфликтов при выполнении административных регламентов 183
4.4 Результаты реализации методики повышения выполнимости административных регламентов 194
Выводы 206
Заключение 207
Библиографический список
- Исследование особенностей информационных процессов в системе исполнения регламентов
- Составляющие модели обеспечения выполнимости административных регламентов
- Разработка алгоритма поиска оптимального распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов
- Реализация поиска и устранения информационных конфликтов при моделировании системы исполнения регламентов
Исследование особенностей информационных процессов в системе исполнения регламентов
Система исполнения регламентов (СИР) выполняет функции интеллектуального центра, который предоставляет гражданам, бизнесу, отдельным государственным ведомствам общую точку доступа к большому количеству государственных услуг. СИР отвечает за проверку целостности и корректности информации (транзакций), а также за маршрутизацию информации между порталом и соответствующими государственными ведомствами. Затем прикладные системы ведомств обрабатывают информацию (выполняют транзакции) и возвращают результаты обработки обратно через среду интеграции. После этого СИР сверяет полученную ответную информацию с изначально представленным запросом или документом и возвращает результат пользователю (клиентскому приложению), инициировавшей запрос [21].
В [21] предлагается модель СИР, основанная на принципах сервис-ориентированной архитектуры (SOA). Любая СИР в общем виде состоит из тех частей (см. рис. 1.1): - бизнес-приложение - набор бизнес-процессов и информационных систем, обеспечивающих реализацию некоторой ценной для пользователя услуги; - пользовательское приложение, которое открывает пользователям доступ к некоторому бизнес-приложению (или набору бизнес-приложений) через различные доступные каналы и при этом может обеспечивать работу пользователя по нескольким каналом доступа, а также использовать более чем одно бизнес-приложение; - контракт, который описывает процесс коммуникаций между бизнес-приложениями и пользовательским приложением.
Пользовательское приложение и бизнес-приложения состоят из сервисов, которые взаимодействуют между собой, используя механизмы пересылки сообщений (электронных документов). Контракты, в свою очередь, реализуются специальным сервисом, который называется транзакционнои шиной [21]. Контракт определяет сообщения, которые пересылаются между сервисами, бизнес-приложениями и пользовательскими приложениями, и последовательность этих сообщений. Явное описание контракта между сервисами делает возможным замену одной реализации сервиса на другую без нарушений архитектуры системы.
Транзакционная шина является специализированным сервисом бизнес процесса, который реализует процессы, политики в соответствии с требованиями, как со стороны информационной системы организации, так и внешней для организации среды, регулирующей ее деятельность. На рисунке 1.2 приведена логическая архитектура СИР, основанная на принципах SOA.
При этом транзакционная шина реализует следующие элементы: - среда гарантированной доставки сообщений - реализует доставку сообщения соответствующему сервису; - каталог сервисов - содержит информацию обо всем наборе доступных сервисов; - репозитории сервисов - содержит описание процесса реализации каждого их ЭАР; - среда исполнения услуг - представляет собой инфраструктуру, которая обеспечивает выполнение информационных процессов, направленных на исполнение ЭАР; - согласование контрактов - реализует согласование пересылаемых сообщений с используемыми контрактами, либо контрактов с сервисами; - выполнение условий контрактов - реализует проверку сообщений на соответствие контрактам, защищая платформу от неправильно сформированных сообщений; - специальные условия контракта - реализует выполнение требование нормативно-правовых актов и специальных требований средствами информационных технологий; - трансформация сообщений - реализует интеграцию в единую систему несовместимых между собой сервисов. Бизнес-сервис 1 Бизнес-[ сервис к s: I Сервис бизнес- ! L _Прцесса пп _ \ Сервис бизнес-процесса 1 Л Бизнес-приложение Транзакционная шина Z ] Іользовательское приложение Сервис процесса 1 [ Сервис процесса n 11 Сервис 7L Сервис 1 ZZZT Поставщики (исполнители) Пользователь 1 Пользователь ,j Стации І(ведомства) Рисунок 1.2- Логическая архитектура системы исполнения регламентов
Согласно SOA бизнес-процессы (или процессы), контролирующие пошаговые действия при выполнении определенной работы, реализуются при помощи отдельных сервисов, называемыми сервисами бизнес-процесса [21]. Процесс, который реализуется с помощью бизнес-процесса, посылает сообщения для выполнения вызова операций (бизнес-операций), реализуемых другими сервисами, которые называются бизнес-сервисами, и после этого переходит к следующему шагу, который может потребовать вызова другого сервиса.
Из предлагаемой модели СИР видно, что выполнение некоторых процессов возможно только путем вызова бизнес сервисов, входящих в состав СИР другой организации или ведомства. Поэтому СИР невозможно рассматривать вне системы межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ). Согласно [22], технологическое обеспечение СМЭВ достигается путем использования SOA, представляющей собой совокупность электронных сервисов, построенных по общепринятым стандартам. На рисунке 1.3 приведена ситуация когда при запросе пользователем процесса, СИР 1 запрашивает сервисы в СИР 2 и СИР 3, при этом сервисы 2 и 3 входят в состав СМЭВ.
Основное назначение СИР - это выполнение административных регламентов (государственных услуг) в электронном виде. Поэтому перейдем к анализу структуры административных регламентов (АР). Согласно [9] выделяются такие следующие составляющие АР: - область применения, которая ограничивается набором соответствующих нормативных регуляторов. - функциональные цели; - субъекты выполнения регламента, в интересах которых осуществляется регламент и/или которые охватываются функциональной целью; - объекты действия регламента; - процессы и операции регламента.
Главное назначение АР заключается в интеграции в единое функциональное целое совокупности процессов и операций, реализуемых субъектами действия над существующими объектами в интересах, определенных в нормативных регуляторах и инструкциях, для достижения заданной цели [9]. Поэтому если рассматривать АР как процесс, реализующий государственную услугу, то его основу будут составлять процессы и операции, закрепленные в нормативно-правовом акте АР.
Составляющие модели обеспечения выполнимости административных регламентов
На основе проведенного анализа сформулируем математическую постановку задачи исследования. Итак, дано: (ЯЭАР1,---,КЭАРП) - множество административных регламентов, реализованных в электронном виде в системе исполнения регламентов При этом необходимо найти такое состояние системы исполнения регламентов Щ, при котором коэффициент выполнимости административных регламентов максимален Квъш СИР - шах.
При этом выполнимость административных регламентов КВШ1 СИР функционально зависит от выполнения условия, при котором для каждой из услуг обеспечивается соблюдение нормативных сроков и доступность сервисов их реализующих, то есть вып cw= ЛР(Щ - P(REQ(R) - a(MWT(E))GRANT(E)Aa(Tmax(R))GRANT(R))X при ограничениях, которыми являются:
1. Ресурсы (состояние ресурсов) в текущем состоянии системы UІ -M(S,Q,E), включающие в себя: - субъектов-исполнителей S(s\,...,sn), которые характеризуются набо ром закрепленных за ними функций F(f\,... /к), которые позволяют выполнять только ограниченный круг задач, а также временем исполнения каждой из выполняемых ими задач t(zk). - сервисы Е(е\,...,еь), имеющие заданную пропускную способность, позволяющую обрабатывать поток заявок со средней интенсивностью Дві). - объекты, которые необходимо создать Q(q\,...,qm), для того чтобы выполнить множество задач административного регламента Z(z\,... ,zp).
2. Требования к элементам СИР (субъектам S, объектам Q, сервисам Е) - T(S,Q,E), включающие в себя: - соблюдение нормативного времени выполнения каждой из задач ад министративного регламента T(zn) Tmax(zn), при котором необходимо со блюдения условия x отсутствие логической противоречивости административного регламента, заключающееся в отсутствии обрыва потока выполняемых задач (см. выражение 1.17); - отсутствии задач не связанных с соответствующей ролью Ln (см. выражения 1.18, 1.19); - отсутствии противоречий в сроках выполнения задач (см. выражения 1.20, 1.21).
Анализ показал, что повышение выполнимости АР связано с решением задачи обеспечения функциональной безопасности системы, которая применительно к объекту исследования выражается в решении трех частных задач:
- поиск информационных конфликтов, связанные с логической противоречивостью АР, а также отсутствием согласованности требований и ресурсов системы, выражающейся в отсутствие субъекта, либо объекта, связанного с задачей АР в момент выполнения, невозможности субъекта выполнить задачу за максимальное время (указано в АР), несогласованности параметров выполняемых задач и сервисов СИР, их реализующих;
- устранение информационных конфликтов, связанных с логической противоречивостью АР - путем преобразования системы; информационных конфликтов, связанных отсутствием согласованности требований и ресурсов системы - путем преобразования системы, либо перераспределением ресурсов; - прогнозирование информационных конфликтов, позволяющее выпол нить уход от них, сохраняя, таким образом, безопасное состояние системы.
Также было выявлено, что для поиска и устранения информационных конфликтов, связанных с логической противоречивостью, необходимо разработать имитационную модель системы, способную, с применением специальных математических средств, решать задачу обеспечения функциональной безопасности СИР. В качестве метода моделирования следует выбрать язык схем радикалов, так как данный метод обеспечивает комплексный подход к построению формализованного описания объекта.
Таким образом, научной задачей исследования является разработка метода моделирования совместно выполняемых АР на языке схем радикалов для повышения их выполнимости путем выявления, прогнозирования и устранения информационных конфликтов, для решения которой необходимо решение следующих частных задач: - разработка модели обеспечения выполнимости АР на основе среды радикалов; - разработка методики повышения выполнимости АР, которая включает в себя поиск, прогнозирование и устранение информационных конфликтов в СИР; - разработка практических рекомендаций по повышению выполнимости АР путем разрешения информационных конфликтов. Выводы
1. Проведенный анализ показал, что поставленную научную задачу обеспечения выполнимости административных регламентов (АР) следует решать путем поддержания функциональной безопасности системы исполнения регламентов (СИР), которая выражается в выявлении угроз и устранение отказов, приводящих к невозможности получения услуги или отказу сервиса в процессе функционирования системы.
2. Анализ формальных моделей защиты от отказа в обслуживании в аспекте обеспечения функциональной безопасности показал, что использование данных моделей для предотвращения информационных конфликтов в СИР на уровне выполняемых задач и АР является нецелесообразным, из-за того, что в них не учитывается сложность субъектно-объектных отношений в социотехнической системе. Поэтому для решения проблем функциональной безопасности следует воспользоваться имитационным моделированием в сочетании с математическими средствами поиска и устранения информационных конфликтов.
3. Анализ подходов по оценке выполнимости АР и повышению отказоустойчивости СИР показал, что при оценке выполнимости АР необходимо воспользоваться математической моделью АР на основе теории массового обслуживания, а для повышения выполнимости АР - распределением субъектов между задачами при помощи поиска оптимального значения целевой функции (на основе метода оптимизации), что позволяет использовать данные методы в имитационной модели СИР.
Разработка алгоритма поиска оптимального распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов
При этом cLogicConflictScheme- {cBreakProblem; cFindConflictPR; cConflictTime}, где контейнер cLogicConflictScheme входит в состав базы знаний cBaselnfoS- cLogicConflictScheme. Функциональная схема работы терминального контейнера cTerminalFindConflict приведена на рисунке 2.12.
Теперь рассмотрим механизм ввода данных в среду радикалов из СИР. Для этого в составе активирующей подсистемы используется терминальные контейнеры-исполнители, входящие в состав контейнера cTerminallnputData, которые вводят в среду динамические данные: - фактическое время выполнения задачи субъектом-исполнителем, вводит терминальный контейнер-исполнитель cTerminallnputTimeP; - динамические элементы модели СИР, такие как uProblem, cProcedure, cReg, cProcess, uObject вводит терминальный контейнер cTerminalDynami-cRadical; - параметры, влияющие на время выполнения задач исполнителем, вводит терминальный контейнер-исполнитель cTerminallnputParameterP; - интенсивность поступления заявок в СИР, вводит терминальный контейнер-исполнитель cTerminallnputlnR.
Активация данных контейнеров происходит при помощи информационных процессов СИР, которые передают в среду радикалов данные в числовом и/или текстовом формате, либо в виде массива данных. При этом cTerminallnputTimeP вводит в среду контейнеры данных cDataTimeP[k][l][h], где h - фактическое значение времени выполнения задачи (время, которое тратит исполнитель на задачу). Контейнер cDataTimeP включают в себя субъекта-исполнителя и выполняемую им задачу, то есть cDataTimeP[k][l][h]- cConnect[v][l] и входит в базу знаний cBaselnfoS. Контейнер cTermmallnputParametersP, в свою очередь, вводит в среду массивы статистических данных, влияющих на выполнение задач АР, которые в данной работе будем называть массивом факторов, либо текущее значение одного из параметров. Массив факторов представляет собой выборку параметров вместе с изменяемой величиной, доступных для сбора средой исполне ния услуг СИР, и вводится в среду радикалов при помощи информационных процессов, управляемых административной подсистемой СОКР; выполнен в виде контейнера cDataParametersP[k][l][id], где id - идентификатор массива факторов, входящего в базу знаний cBaselnfoS- cDataParametersP, и при этом может включать в себя: - одну связь задача-субъект cDataParametersP[k][l][id]- cConnect[v][l], если в массиве данных приведена выборка факторов по одной конкретной задаче выполняемой определенным субъектом-исполнителем; - несколько связей задача-субъект (группа задач и субъектов) cDataParametersP[k][l][id]- {cConnect[m][l];...;cConnect[m+q][l]} если в массиве данных приведена выборка факторов для нескольких задач, каждая из которых связана с одним субъектом-исполнителем;
- все связи задача-субъект в модели объекта (модели СИР) cDataParametersP[k] [ 1 ] [id] - с AllConnects [v] [ 1 ].
Текущее значение одного из параметров влияющих на выполнение задач АР в среде радикалов определяется контейнером cDataParameterP[k][l][h], h - значение параметра. Данный контейнер, который, как и в случае с cDataParametersP, может содержать одну, несколько, либо все связи задача-субъект.
Теперь рассмотрим терминальный контейнер-исполнитель cTerminallnputlnR. При анализе АР было отмечено, что поступающие заявки инициируют поток выполняемых задач, при этом, в соответствии с ТМО, от данного показателя будет зависеть выполнение сроков, заданных норматив ными регуляторами АР. Поэтому задачей контейнера cTerminallnputlnR яв ляется ввод в среду контейнера данных cDataTimeInR[k][l][h], где h - значе ние времени между поступающими заявками, инициирующих выполнение регламента - контейнер cReg[v][m], который cDataTimeInR[k][l][h]- cReg[v][m]. При этом время между поступающими заявками является непостоянным показателем и, также как и время выполнения задачи, зависит от множества факторов. Поэтому в среду контейнером cTerminallnputParameterlnR вводится массив факторов, который выполнен в виде контейнера cDataParametersInR[k][l][id], где id - идентификатор массива факторов, входящего в базу знаний cBaselnfoS- cDataParametersInR, и при этом включает в себя соответствующий ему регламент, то есть cDataParameterInR[k] [ 1 ] [id] - cReg[v] [m].
Текущее значение одного из параметров, влияющих на интенсивность поступления заявок в среде радикалов, определяется контейнером cDataParameterInR[k][l][h], h - значение параметра.
После этого контейнеры-исполнители системы сбора данных cTerminallnputData активируют систему анализа поступающих данных и/или систему контроля выполнимости АР запросами, которые рассмотрим в рамках описания данных систем. Функциональная схема ввода данных в среду радикалов приведена на рисунке 2.13.
Реализация поиска и устранения информационных конфликтов при моделировании системы исполнения регламентов
В результате решения поставленной научной задачи, заключающейся в разработке модели обеспечения выполнимости АР, получены следующие результаты:
- в качестве обеспечения выполнимости АР применена модель согласования пяти составляющих (целей, требований, функций, задач, ресурсов), предлагаемая для обеспечения безопасности критических социотехнических систем;
- реализация модели согласования пяти составляющих на языке схем радикалов позволило разработать активирующую подсистему обеспечения выполнимости АР - инструмента решения задачи обеспечения выполнимости АР, которая включает в себя модель СИР с формализованным описанием функций, ресурсов и требований системы, а также методов и средств обеспечения выполнимости АР, которая, в отличие от существующих подходов (сетей Петри, технологии ВРМ), позволяет решать задачи обеспечения функциональной безопасности как на этапе разработки ЭАР, так и в процессе функционирования СИР.
Однако, несмотря на наличие средств языка схем радикалов, позволяющих сформировать полную имитационную модель СИР, являющейся составляющей активирующей подсистемы обеспечения выполнимости АР, существуют некоторые трудности, связанные со сложностью описания внутренней структуры АР (ветвлений, связей задача-роль, последовательности задач). Поэтому в разрабатываемой методике повышения выполнимости АР необходимо реализовать механизм преобразования из удобной для описания АР формы в язык схем радикалов. В настоящее время такой формой является модель бизнес-процессов на основе графического представления потока задач workflow, выполненная на основе нотации BPMN, которая применяется в ряде СИР в качестве средства проектирования ЭАР.
Разработка алгоритма поиска оптимального распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов
Рассматриваемая задача распределения ресурсов а процессе выполнения АР является модификацией задачи о загрузке (о рюкзаке) [83] и отличатся только лишь более сложным расчетом целевой функции. Поэтому можно утверждать, что данная задача является NP-полной, а целевая функция нелинейной и многомерной, что в свою очередь накладывает ограничение на выбор оптимального метода поиска.
Обоснование выбора метода поиска оптимального распределения ресурсов в процессе выполнения административных регламентов
В настоящее время наиболее широкое применение находят два основных метода решения задач целочисленного программирования [84]: - методы отсечений; - комбинаторные методы.
Метод отсечения используют оптимальные решения, найденные для задач линейного программирования, сужая область допустимых решений до целочисленных границ, т.е. отсекая нецелочисленные допустимые планы, получают решения задач целочисленного программирования. Для решения данной задачи такие методы не подходят, так как целевая функция задана нелинейно.
Комбинаторные методы достигают решений задач целочисленного программирования, рассматривая возможные варианты целочисленных ограничений для задачи оптимизации. Наиболее известным комбинаторным ме 134 тодом является метод ветвей и границ, который является вариацией полного перебора с отсевом подмножеств допустимых решений, заведомо не содержащих оптимальных решений и используется для решения NP-полных задач (в том числе задачи о ранце). Однако использование данного метода в поставленной задаче нецелесообразно ввиду того, что с возрастанием размерности решаемой задачи количество необходимых вычислений растет экспоненциально и требует огромных временных затрат. Например в работе [85] в результате прогнозирования времени поиска оптимального значения для решения задачи коммивояжера было определено, что задача размерностью N 50 будет решаться примерно 10 с.
Учитывая трудоемкость вычисления целевой функции настоящей задачи время поиска оптимального значения будет выше как минимум на порядок. Аналогичная проблема возникает при использовании ряда методов нелинейного программирования, таких как безградиентный метод покоординатного спуска Гаусса-Зейделя, метод Хука-Дживса [86], а также методов случайного поиска.
Применение динамического программирования для задачи о ранце предполагает её сведение к нахождению пути максимальной длины [87], путем построения сети, где по оси абсцисс откладывается номер предмета, по оси ординат - их вес, при этом из каждой точки (начиная с точки(0;0)) выходят две дуги - горизонтальная (соответствующая альтернативе «не брать предмет») и наклонная (соответствующая альтернативе «взять предмет»), вертикальная проекция которой равна весу предмета [87]. Однако применительно к настоящей задаче применение динамического программирования не представляется возможным ввиду того, что каждая комбинация задача-субъект (аналог предмета в задаче о ранце) имеет несколько параметров (tzk, Як, СТА, 7В), а не один - только параметр «вес предмета».
Градиентные методы (метод градиентного спуска, релаксации и т.д.) подходят только для применения унимодальных задачах, где целевая функция имеет единственный локальный максимум (он же является глобальным) [88]. Также важным недостатком всех градиентных методов является ограниченность их применения, т.к. в них используются производные целевой функции, для нахождения которых необходимо, чтобы функция была задана на непрерывном множестве [88].
В настоящее время на практике для решения NP-сложных задач зачастую используют эвристические методы, не гарантирующие нахождение оптимального решения, но позволяющих достаточно быстро получать решения приемлемого качества. К наиболее эффективным и популярным эвристическим методам относятся так называемые метаэвристики - обобщенные стратегии поиска оптимума в пространстве решений. К таким методам относятся генетические алгоритмы, методы эволюционных вычислений, метод имитации отжига, поиск с запретами, метод муравьиных колоний и т.д. Особенностью данных методов является то, что они позволяют обеспечить нахождение оптимального или близкого к оптимальному решения для задач большой размерности за счет намеренного введения элемента случайности в алгоритм поиска, используя при этом весьма приемлемые вычислительные мощности [89-92].
