Методика и алгоритмы поддержки принятия решения при оценивании качества телекоммуникационных услуг Фам Куанг Хиеп

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Аналитический обзор процессов оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг 13

1.1. Основные термины и определения в области оценивания качества телекоммуникационных услуг 13

1.1.1. Понятие услуг и телекоммуникационных услуг 13

1.1.2. Понятие качества услуги 16

1.1.3. Понятие управления качеством 20

1.2. Характеристика телекоммуникационных услуг 21

1.2.1. Роль и значение телекоммуникационных услуг в современном мире 21

1.2.2. Классификация основных видов телекоммуникационных услуг 21

1.2.3. Характеристики телекоммуникационных услуг 22

1.3. Модели и структура управления телекоммуникационной компанией 23

1.3.1 Концепция сети управления электросвязью по стандарту TMN 23

1.3.2 Структура управления телекоммуникационной компанией 24

1.4. Характеристика существующих подходов и методов оценивания качества услуг 26

1.5. Информационно-аналитическая система как инструмент для поддержки мониторинга и оценивания качества предоставления услуг 30

1.6. Постановка задачи исследования 31

1.7 Выводы по первой главе 33

ГЛАВА 2. Концептуальная модель оценки качества телекоммуникационных услуг 34

2.1. Определение структуры системы показателей качества ТКУ 34

2.2. Теоретико-множественная модель задачи оценивания качества предоставления ТКУ 37

2.3. Методика оценивания качества предоставления ТКУ 39

2.4. Формирование управленческих решений по повышению качества предоставления услуг на основе обратных вычислений 44

2.5. Выводы по второй главе 49

ГЛАВА 3. Алгоритмы принятия решения при оценивании качества предоставления телекоммуникационных услуг 50

3.1. Алгоритмы ранжирования объектов 52

3.1.1. Алгоритм ранжирования объектов с неоднородными признаками с использованием медианных распределений 52

3.1.2. Алгоритмы ранжирования объектов с использованием макропоказателей агрегирования 64

3.1.3. Алгоритм ранжирования объектов с учетом коэффициента значимости показателей 70

3.2. Поиск ассоциативных правил для выявления связей между показателями 75

3.2.1. Методика поиска ассоциативных правил 76

3.2.2. Алгоритм Apriori поиска ассоциативных правил 78

3.3. Выводы по третьей главе 84

ГЛАВА 4. Информационно-аналитическая система мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг 85

4.1. Цель и требования к информационно-аналитической системе мониторинга и оценивания качества предоставления ТКУ 85

4.2. Организация информационного взаимодействия 87

4.2.1. Интеграция пользователей (взаимосвязь компонентов) 87

4.2.2. Обработка пользовательских запросов 88

4.2. Архитектура информационно-аналитической системы поддержки мониторинга и оценивания качества ТКУ 88

4.3. Хранилище данных 89

4.4. Реализация построения ИАС-ОМТКУ

4.4.1. Функциональная модель системы ИАС-ОМТКУ 93

4.4.2. Структура ИАС-ОМТКУ 94

4.4.3. Программа реализации информационно-аналитической системы оценивания и мониторинга качества ТКУ 95

4.4. Эффективность при внедрении ИАС-ОМТКУ в телекоммуникационной компании 98

4.5 Выводы по четвертой главе 100

Заключение 101

Список литературы

• Характеристика телекоммуникационных услуг
• Методика оценивания качества предоставления ТКУ
• Алгоритм ранжирования объектов с учетом коэффициента значимости показателей
• Архитектура информационно-аналитической системы поддержки мониторинга и оценивания качества ТКУ

Введение к работе

Актуальность темы исследования. В связи с развитием информационных технологий рынок телекоммуникационных услуг (ТКУ) постоянно растет. За последнее десятилетие телекоммуникационные услуги стали одними из ключевых секторов экономики развитых стран и играют значительную роль в социально-экономической сфере жизни общества.

Вместе с тем, в последнее время появилось много компаний, участвующих в процессе предоставления ТКУ. Фактические статистические данные показывают, что в глобальном телекоммуникационном секторе устойчивый рост наблюдается более 10 лет. Доходы отрасли телекоммуникаций ежегодно увеличиваются на 6-7 %, в основном благодаря развивающимся рынкам густонаселенных стран - России, Индии, Китая, Вьетнама, Малайзии, Бразилии, Аргентины, Чили и других. Общие доходы крупнейших телеком-операторов мира в 2011 году возросли на 9,3 % по сравнению с предыдущим годом и достигли 1,76 трлн долларов. Число потребителей ТКУ в мире возросло на 12,7 % и составило почти 7 млрд пользователей.

Для поставщиков и операторов ТКУ актуальной является задача, связанная с обеспечением требуемого уровня качества ТКУ. Мониторинг и оценивание качества их предоставления становятся все более важными и имеют стратегическую значимость, критическое значение для выживания и развития компаний. Они позволяют проводить контроль качества обслуживания, предоставляют информационную базу для анализа и принятия управленческих и инженерно-технических решений, обеспечивают обратную связь, необходимую для устойчивости и способности к развитию системы управления.

Любая компания, предоставляющая ТКУ, должна пользоваться набором измеряемых характеристик качества ТКУ (КТКУ). Он необходим для предоставления потребителям убедительных доказательств уровня обслуживания, для достижения и поддержания соответствующего их ожиданиям КТКУ, для определения направлений, по которым можно повышать эффективность работы компании.

Проблемой при решении данной задачи является то, что большинство существующих исследований в области ТКУ, направлены на изучение развития рынка ТКУ и общее оперативное управление компанией, т.к. отсутствует системный подход для мониторинга и оценивания КТКУ, не определена система факторов, описывающая эти показатели, их взаимосвязи, способ формирования интегральной оценки для совокупности показателей КТКУ, а так же источники данных и измеряемые факторы.

Степень разработанности темы. Вопросы развития телекоммуникаций, основные исследования в области ТКУ представлены в трудах авторов как П.П. Воробиенко, С.Б. Авдашева, А.В. Ефанов, Н.В. Милова, С.В. Томашевич, А.С. Жерненко. Значительный вклад в предметную область оценки качества ТКУ внесли труды А.В. Ризнык, Е.И. Ба-бенко, в которых авторы затрагивали эту проблему как общую теорию управления и рассматривали основные показатели. Актуальные методы развития системы и программных средств оценки качества ТКУ отражены в работах российских и зарубежных ученых, таких как В.И. Битнер, Г.Н. Попов, А.В. Засецкий, А.Б. Иванов, С.Д. Постников, И.В. Соколов, William C. Hardy, Wheatley J.J, Martin Gandoff и др.

Авторы отмечают сложность процесса оценивания качества предоставления услуг, традиционно существующие методы являются трудоемкими при обработке больших массивов показателей. Таким образом, разработка комплексной методики, моделей и алгоритмов оценивания качества предоставления услуг для совершенствования процедуры управления качеством услуг в ТКК является актуальной темой.

Объект исследования – процесс предоставления услуг в телекоммуникационной компании.

Предмет исследования – модель, алгоритмы мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности принятия управленческих решений по улучшению качества процесса предоставления услуг в телекоммуникационных компаниях на основе разработанной методики оценивания качества услуг, моделей и алгоритмов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследование параметров телекоммуникационных услуг, структуры управления телекоммуникационной компанией и направлений повышения качества процесса предоставления услуг, характеристик существующих методов оценивания качества;

2. Построение теоретико-множественной модели задачи мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг;

3. Разработка методики проведения мониторинга и оценивания качества телекоммуникационных услуг;

4. Формирование совокупности алгоритмов ранжирования объектов, используемых для принятия решений в ходе мониторинга и оценивания качества предоставления услуг;

5. Разработка методики формирования ассоциативных правил для выявления скрытых закономерностей между показателями;

6. Разработка информационно-аналитической системы мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем:

7. Создана методика проведения мониторинга измерения значений показателей, позволяющая оценить качество услуг, предоставляемых телекоммуникационными компаниями, отличающаяся возможностью формирования управленческих решений по результатам анализа сформированных интегрированных показателей на основе процедуры обратных вычислений.

8. На основе предложенной классификации типовых задач принятия решений, разработаны алгоритмы ранжирования объектов, характеризующихся количественными и качественными показателями, измеренными в различных метрических шкалах, отличающиеся от существующих алгоритмов учетом степени полноты информированности лица, принимающего решение (ЛПР).

9. Разработана методика определения неявно выраженных закономерностей среди показателей качества, отличающаяся использованием алгоритма реализации поиска ассоциативных правил среди полученных в ходе мониторинга значений параметрических показателей, представленных в виде наборов транзакций корпоративной информационной системы поставщика телекоммуникационных услуг, позволяющая формировать модели сетевой структуры для изучения взаимовлияния показателей, выявления приоритетов между ними, определения наиболее информативных показателей.

Теоретическая значимость работы Проведена интеграция комплексных алгоритмов применительно к задачам мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг.

Разработанные модель и алгоритмы могут применяться в системах оценивания качества продуктов или услуг, в интегрированных системах менеджмента качества, или для решения задач многокритериальной оптимизации при сравнении различных объектов по различным критериям.

Практическая значимость работы Разработана информационно-аналитическая система для мониторинга и оценивания качества ТКУ, выполняющая ранжирование состояний качества для реальных объектов – субъектов хозяйствования (телекоммуникационных компаний или их структурных подразделений) в различные моменты времени по одному или нескольким показателям на основе обработанных данных. Система внедрена во Вьетнамской государственной телекоммуникационной корпорации (ВьетГТКК) «Viettel».

Сформирована структура программного комплекса, разработан программный компонент, зарегистрированной в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент).

Результаты работы используются в ФГБОУ «Астраханский государственный технический университет» при обучении студентов по направлениям «Прикладная информатика», «Информатика и вычислительная техника» по дисциплинам «Математические методы и компьютерные технологии в науке и образовании», «Теория принятия решений», «Теория систем и системный анализ».

Методология и методы исследования. В процессе работы использовались методы системного анализа, теории принятия решений, теории множеств, математической статистики, теории организационного управления, теории баз данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель задачи мониторинга и оценки качества предоставления услуг в телекоммуникационных компаниях.

2. Методика проведения мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг.

3. Алгоритмы ранжирования объектов с различной степенью информированности лица, принимающего решение.

4. Информационно-аналитическая система поддержки мониторинга и оценивания качества предоставления телекоммуникационных услуг.

Степень достоверности исследования обусловлена корректным применением указанных методов исследования и подтверждается адекватностью результатов использования модели, практическим применением результатов диссертационной работы в: ФГБОУ ВПО «Астраханский государственный технический университет»; ВьетГТКК «Viettel».

Апробация научных результатов. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Международной научно-исследовательской конференции «Молодежь как импульс в техническом прогрессе» (Оренбург, 2013); VIII Международной научно-практической конференции «Интеграция теории и практики мирового научного знания в XXI веке» (Казань, 2014); XIV Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (Воронеж, 2014); V Всероссийской научно-практической конференции «Наука, образование, инновации: пути развития» (Петропавловск-Камчатский, 2014); Международной научной конференции научно-педагогических работников АГТУ, посвящённой 20-летию АГТУ (58 НПР) (Астрахань, 2014); ХIV Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика «РИ-2014»», (Санкт-Петербург, 2014); Международной научной конференции научно-педагогических работников, посвященной 85-летию со дня основания вуза (59 НПР) (Астрахань, 2015).

Публикации основное содержание работы опубликовано в 14 печатных работах, из них 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК, 1 статья в зарубежном журнале, индексируемом в базе данных SCOPUS, 7 публикаций в сборниках международных конференций. Получено 1 свидетельство о регистрации программ на ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа включает в себя: введение, 4 главы, заключение, список литературы из 125 наименований. Основной объем диссертации изложен на 119 страницах текста, включая 28 рисунков, 30 таблиц.

Характеристика телекоммуникационных услуг

Качество - сложная и многоаспектная категория, с которой приходится сталкиваться человеку в жизни. Она пронизывает все сферы материального производства и общественных отношений [34, 93].

Вопросы качества знакомы человечеству с древних времен, но качество - сложное понятие, вокруг которого до сих пор существует много споров. В зависимости от объекта, понятие «качество» имеет различное значение. Производители считают, что качество - то, что они должны сделать, чтобы соответствовать правилам и требованиям, установленным клиентами. Качество производителя необходимо сравнивать с качеством услуг конкурентов, в соответствии с прилагаемыми затратами и ценами. Из-за различий в культурах понимание о качестве и методы обеспечения качества также различны.

Международная организация по стандартизации ISO, в проекте DIS9000: 2000, дала следующее определение: «Качество - способность набора характеристик продукта, системы или процесса для удовлетворения потребностей клиентов и заинтересованных сторон» [48].

Опыт стран с успешно развивающейся рыночной экономикой показывает, что именно качество - тот главный инструмент, который позволяет: оптимально расходовать все виды ресурсов; снижать издержки производства и повышать производительность труда, тем самым, способствуя успешной деятельности организации; соблюдать все предъявляемые к продукции требования; воплощать в продукции ожидания потребителей; обеспечивать взаимопонимание и взаимодействие по всей цепочке от производителя до потребителя продукции; непрерывно совершенствовать процессы производства, обслуживания и управления; обеспечить удовлетворение, как производителей, так и потребителей продукции [20, 89, 48, 103].

Древнегреческий философ Аристотель определил, что качество - это видовое отличие, и оно определяется как совокупность свойств объекта, проявляющихся в процессе его использования по назначению [47].

С 1930 года, качество производственного сектора было определено как фактор конкурентоспособности, но понятие «добротность» становится действительно важным только после Второй мировой войны. Авторами, изучавшими эту область, стали W. Edwards Deming, Joseph M. Juran и Kaoru Ishikaw [105]. Практика показывает, что воспринимаемое качество продукта становится важным конкурентным фактором в мировом бизнесе. И эта причина дала имя бизнесу сегодня - «Эра качества» (Peeler, 1996). Например, Berry (1998) назвал его «оружием самой могучей конкуренции», Clow (1993) назвал его элементом выживания организации. Качество обслуживания было принято в 1980 году как общемировая тенденция, в то время как маркетологи понимают, что только качественные продукты могут быть гарантированы для поддержания конкурентного преимущества (Wal et al, 2002). Конкурентным преимуществом является стратегия для создания стоимости, и оно не реализуется с помощью любых текущих или потенциальных конкурентов (Barney, 1991). Кроме того, по их мнению, конкурентное преимущество сохраняется, когда другие компании не могут дублировать преимущества этой стратегии.

По данным международной организации по стандартизации ISO 9000: 2000 проведено определение качества следующим образом: «Качество -способность совокупности собственных характеристик продукции, системы или процесса удовлетворить требования потребителей и других заинтересованных сторон» [20]. Таким образом, из приведенного выше определения видно, что если продукт по какой-то причине не принимается клиентами, то продукт считается плохого качества, хотя технология производства этого продукта может быть очень современный. Тем не менее, определение и метод оценивания качества исследователей часто упоминаются в своих исследованиях следующим образом: качество обслуживания рассматривается как разрыв между ожиданиями потребителя об услуге и восприятием потребителя в процессе использовании услуги (Parasurman, Zeithaml and Berry, 1985, 1988). Исследователи подчеркивали разницу между качеством, обладающим объективностью, и восприятием качества (Garvin 1983, Dodds v Monroe 1984, Holbrook v Corfman 1985, Jacoby v Olson1985, Zeithaml 1987) [105].

Кроме того, понятие качества услуг является результатом сравнения заказчиком ожиданий об услугах и их восприятии при использовании услуг (Lewis и Booms, 1983; Gronroon, 1984; Parasuraman и др., 1985, 1988, 1991). Lehtinen, U & J. R. Lehtinen (1982). Общая шкала состоит из трех компонентов качества обслуживания, в том числе компоненты «взаимодействие», «физический носитель» и «коллективный элемент» качества. При дальнейшем развитии понятия «качество», учитывая природу восприятия клиента, исследователи обнаружили два компонента качества, в том числе техническое и функциональное качество. Модель, предложенная Gronroon (1984, 1990), подчеркивает роль технического качества (производительности) или функционального качества (процессов). В этой модели техническое качество приписывается процессу высказывания о клиенте, например, обед в ресторане или бизнес-решение с консультациями. Функциональным качеством является конечный результат процесса предоставления услуг, который был передан клиенту. Оба эти психологические фактора очень восприимчивы к воздействию от поставщика услуг, отношения сотрудников. Таким образом, в то время как техническое качество может быть легко оценено объективно, для функционального качества оценка более затруднительна. Восприятие клиентов качества услуг является результатом оценки качества услуг, это то, что клиенты ожидают, опираясь на свой личный опыт и способы влияния на имидж предприятия (Caruana, 2000). Фундамент концепции о шкале SERVQUAL был сформирован на основе исследований, проведённых группой исследователей, где в ходе проведения опроса оценивалось качество обслуживания (Sasser, Olsen, и Wyckoff 1978 г., Gronroos, 1982 г.). По результатам этого качественного опроса, исследователи сформировали понятие качества услуг и смогли определить критерии, по которым потребители будут воспринимать и оценивать качество обслуживания. (Parasuraman, Zeithaml и Berry, 1985) [105].

Методика оценивания качества предоставления ТКУ

Сбор данных входной информации осуществляется путем импорта данных из корпоративной информационной системы (КИС) компании; либо использования метода экспертных оценок, либо выборочного опроса профессионалов, либо ввода из внешних источников.

В данной работе параметры показателей, имеющих количественные оценки, отражают параметры работы технической системы, собираются с помощью обработки данных, хранящихся в КИС компании. Данная группа включает собой следующие показатели: sp44, sp45, sp46,sp47, sp48, sp49, sp410, sp411. Параметры показателей, имеющих качественные оценки, формируются экспертным путем, либо в результате опроса. Данная группа включает показатели: sp412, sp413. определение нормативных значений. Под нормативным значением понимается как стандартное значение или ожидаемое значение, которое публикуется в нормативных документах и национальных стандартах. Третий этап: провести определение множества значений измеряемых показателей качества услуг. Измеряемые показатели могут являться величинами различного порядка, поэтому предлагается ввести шкалирование всех показателей в форме числовой оценки на интервале [0, 1]. Для интерпретации полученных данных используется вербально-числовая шкала Харрингтона [122], которая помогает оценить удовлетворенность качеством поставляемых услуг (таблица 2.2).

Все вершины sptj ранжируются экспертами по уровню их значимости в отношении выполнения оценок КТКУ. При этом каждой у-ой вершине spitj i-ого уровня ставится в соответствие её весовой коэффициент W(spij) є [0, 1], причем 1V(sRj)=1. Для формирования системы весовых коэффициентов вершин с целью построения рейтинга вершин в отношении оценок качества ТКУ каждый эксперт осуществляет ранжирование вершин (элементов) по убыванию их значимости: spUx ... spiy ... spUz где х у z - индексы вершин. Весовые коэффициенты ребра W(spij) назначаются экспертами заранее, и в условиях неполной информации эти коэффициенты ранжируются по убыванию их предпочтений с использованием где С„ - количество вершин. Описанный способ позволяет упорядочить элементы по степени их значимости с учетом мнений всех экспертов. Четвертый этап: происходит агрегирование показателей качества предоставления услуг и интерпретация полученных данных. При наличии иерархической структуры показателей оценки качества используется результирующий показатель, оценивающий достижение глобальной цели в отношении совокупности показателей, представленных в иерархической форме. При наличии неструктурированного множества показателей оценки качества SP = sp 1,sp 2,...,sp Cn , отражающих их отдельные характеристики, применяются интегральный или векторный критерии оценки. Интегральный показатель вычисляется по формуле:

Пятый этап: провести анализ полученных результатов на основе сравнения и ранжирования оценок качества предоставления ТКУ, выполненных либо для различных филиалов телекоммуникационных компаний, либо в различные моменты времени t, либо проводя сравнение с нормативными (ожидаемыми) значениями.

Результатом являются сформированные векторы состояний качества SP t = (SP t ,SP t2 ,..., SP t"), SPt+1 = (SPtl,SPt2+1,...,SPt"+1), соответствующие моделям данных, предоставленные либо в виде пространственной выборки, либо временного ряда.

Определив каждый вектор как альтернативу из множества сгенерированных альтернатив, можно производить анализ множества альтернатив путем сравнения текущего состояния с ретроспективными состояниями. Пространственная выборка формируется, например, при сравнении оценок качества ТКУ, предоставляемых несколькими филиалами или структурными подразделениями в заданные моменты времени. Временной ряд формируется при оценивании качества ТКУ одной компании, выполненной в различные моменты времени.

Шестой этап: на основе анализа полученных данных ЛПР принимает решения о действиях, направленных на повышение качества предоставления ТКУ. Для этого используется процедура обратных вычислений.

Для формирования управленческих решений по повышению качества предоставления услуг, предлагаем использовать процедуру обратных вычислений [6, 52]. Для этого все значения показателей, полученных в ходе мониторинга, представляют в виде дерева показателей, включающих 4 уровня (Рисунок 2.3), каждой вершине spi,j соответствует показатель ki,j , значения показателей обозначаются как SPi,j. Для облегчения расчетов рассмотрим применение процедуры обратных вычислений на примере одной ветви дерева (рисунок 2.4). Значение ой вершины на z-ом уровне (Ру) рассчитывается по формуле:

Схема одной ветви дерева показателей Следовательно, мы столкнёмся с задачей обратного вычисления: необходимо рассчитать приросты значения на вершинах дерева целей либо путем изменения значений о желаемом приросте качества (DSP1), либо путем изменения значений приоритетов (Рисунок 2.5).

Алгоритм ранжирования объектов с учетом коэффициента значимости показателей

Итоговое ранжирование альтернатив по методу поиска медианы Кемени представляют следующий порядок: Объект 3 (0,36) - объект 1 (0,28) - объект 4 (0,2) - объект 2 (0,12) - объект 5 (0,04)

Кроме того, можем использовать эвристический алгоритм [45, 46] для решения этой задачи. Алгоритм включает следующие шаги: 1. Выбрать все оценки показателей объектов в порядковой шкале и определить, может ли быть выражено предпочтение рангами. Пример: Исходные данные представлены в таблице 3.1 2. Создать матрицу рангов объектов по каждому показателю kj вектор предпочтений я-. = (л-1, л- 2,...,л- ) J =1,т. Для примера: Матрица рангов объектов по каждым показателям представлена в таблице 3.5 Таблица 3.5 – Ранги объектов по показателям Показатели Об ъекты a3 (т)й4 ai й2 Й5 Доля успешных вызовов потребителя (%) – k1 л"11 = 2 4 1 3 2 Средняя балльная оценка качества передачи речи (балл) – k2 2 4 1 3 5 Среднее время установления соединения (секунда) -h 3 2 1 4 5 Время ответа для справочных услуг (секунда) -h 1 2 2 1 3 Доля некорректно выставленных счетов (%) -h 2 3 1 3 3. Построить матрицы отношенийР( )с элементами/У , j=1,m,

При этом задача поиска медианы Кемени для ранжирований формулируется как задача отыскания такого упорядочения объектов, т.е. упорядочения строк и одновременно столбцов матрицы R, чтобы сумма её элементов, расположенных над диагональю, была минимальной.

Объект au,1 ставим на первое место в искомом ранжировании. Вычеркивая в матрице R строку и столбец с номером u1, получаем матрицу R (1), множество индексов строк и столбцов которой соответственно U(1)=V(1)={1,…,n}\ u1.

Объект aM)9 ставим на g-oe место в искомом упорядочении. Вычеркивая в i? (fc_1) строку и столбец с номером uq, получаем новую матрицу R (q\ множество индексов строк и столбцов которой соответственно ф)= ={1,...,п}\ {щ, ...,щ}.

Алгоритм завершается после и-ых повторов (/9)=И9) и он равен пустому множеству). Получим ранжировку Р по упорядочению Р = [аи,1, аи2, ..,АМ] (3.11) 5.2 Из найденного ранжирования Р получают итоговое ранжирование Р , при этом процесс перехода от ранжирования Р к ранжированию "происходит следующим образом: для элементов ранжирования Р последовательно проверяем справедливость соотношений: ru q ,Uq+1 ru q+1 ,u ,q = n-1,n-2,...,1 (3.12)

Как только для некоторого к оно нарушено, альтернативы Su,q и Su,q+i в ранжировании меняем местами, а соотношение (3.12) проверяем, начиная с альтернативы, непосредственно предшествующей альтернативе, подвергшейся перестановке. После конечного числа шагов будет получено ранжирование Р .

Для данных из примера: Найдем предварительное ранжирование Р 1-ый повтор. Подсчитаем: s(1) = 5Xv,M є {1,2,3,4,5}: S(1) =13,52(1) = 28Д(1) = 6,S(1) = 23Д(1) = 30. v=1 Минимум достигается на &(i). На первое место в ранжировании Р помещается альтернатива а3, и она из дальнейших рассмотрений исключается.

Для определения коэффициентов предпочтения объектов возможно использовать метод парных сравнений или схему весов Фишберна (шаг 7 в приведенном выше алгоритме).

Вывод: Для заданного примера оба подхода показали идентичные (одинаковые) результаты. 3.1.2. Алгоритмы ранжирования объектов с использованием макропоказат елей агрегирования

Положим, всего имеется n объектов, каждый из которых характеризуется значениями m показателей. Значение j-го показателя для выбора i-ого объекта будем обозначатьk j,i , j=1,m, i =1,n . Алгоритм включает следующий шаги (рисунок 3.4): ( Начало ) гНет ( Конец )

Построим ассоциативные матрицы фактор-множеств АМи і=\п по каждому линейному порядку (таблица 3.8). В них каждый столбец задает окрестность Ор{ аг) /-го объекта и включает множество всех доминирующих и эквивалентных объектов для него. Элемент атир ассоциативной матрицы определяется следующим образом:

Если в ассоциативных матрицах AMi существует неразличимость объектов, то можем определить неразличимость объектов по условному L-критерию. Для этого сравниваются окрестности неразличимых объектов внутри исходных ассоциативных матриц АМи GcnnamJjtpt=amptjt=\, то ат р. - неразличимый элемент. По L-правилу в результирующую матрицу переносятся все элементы матрицы AM, соответствующие фактор множеству Фо/{кі, к2, ..., кр), кроме неразличимых элементов, на место которых в результирующую матрицу вписывается результат конъюнкции данного элемента ат и элемента матрицы, соответствующего фактор множеству

Фо/{кі, кг, ..., кр}. В результате такой операции может быть получена результирующая ассоциативная матрица более высокого порядка для совокупности показателей качества (таблица 3.9)

Архитектура информационно-аналитической системы поддержки мониторинга и оценивания качества ТКУ

Правило {{к2, ки} {h}) означает: если показатели к2 и кп достигают значения ожидания (нормативного значения), то показатель къ тоже достигает ожидаемого значения.

Правило {{h, fci2}- {h}) означает: если показатели къ и кХ2 достигают значения ожидания, то показатель к2 тоже достигает ожидаемого значения.

Приведенные примеры показывают возможность формирования управляющих воздействий для достижения желаемого общего значения, основанного на достижении отдельных значений каждой части. Например, если показатель къ должен достигать нормативного значения, тогда необходимо воздействовать на показатели к2 и кп совместно для достижения ими нормативных уровней. 3.3. Выводы по третьей главе

1. Выполнена классификация задач принятия решений в соответствии с видами данных типа «пространственная выборка» и «временной ряд», включающая задачу ранжирования состояний качества для различных объектов в заданный момент времени; задачу ранжирования состояний качества для одного объекта в различные временные интервалы; задачу ранжирования объектов по заданному показателю.

2. Предложены три алгоритма решения задач ранжирования объектов в зависимости от знаний экспертов, позволяющиеся оценить и ранжировать объектов с неоднородными признаками, измеренными в различных метрических шкалах в т.ч. алгоритмы: ранжирования объектов с равноценными по важности показателями; ранжирования альтернатив, для которых ЛПР не могут однозначно установить линейный порядок объектов на множестве показателей качества, сравниваемых альтернатив; ранжирования альтернатив при ЛПР с учетом значимости весовых коэффициентов показателей. Рассмотрены примеры работы каждого алгоритма.

3. Для обнаружения скрытых закономерностей в наборах данных разработана методика поиска ассоциативных правил для оценки и анализа полученных данных в ходе мониторинга параметрических показателей, полученных от поставщика телекоммуникационных услуг в виде наборов транзакций корпоративной информационной системы. Предложен алгоритм реализации поиска ассоциативных правил на основе метода Apriori.

4. Методика может быть использована для построения когнитивной модели взаимовлияния показателей и выявления приоритетов между ними, либо определения набора информативных показателей для заданного набора транзакций, выбранного в определенном ретроспективном периоде.

В настоящее время на рынке существуют программные продукты для управления телекоммуникационной компанией. Однако, большинство существующих программных продуктов ориентированы на процессы, связанные с: учетом жизненного цикла и состава объектов основных средств; учетом импорта данных по оплате услуг связи через платежные системы; проектным учетом в телекоммуникационных компаниях и другими данными. Они не позволяют выполнить процесс мониторинга и оценивания качества предоставляемых услуг, ранжирования состояния управляемых объектов, а также сформировать управленческие действия.

Следовательно, необходимо разработать информационно-аналитическую систему для оценивания и мониторинга качества ТКУ (ИАС-ОМТКУ). Разработанная система может быть использована практически и являться основой для разработки других информационных систем по оцениванию качества услуг.

Целью создания ИАС-ОМТКУ является предоставления администратору или лицу, принимающему решение, в ТКК средств, обеспечивающих автоматизацию основных функцию по управлению качеством услуг в соответствии с определенными нормативными документами в области телекоммуникации. ИАС-ОМТКУ позволяет перейти от ручной обработки данных о качестве предоставления ТКУ к автоматизированному способу анализа и контроля, который обеспечивает сокращение времени, финансовых затрат и устраняет рутинность вычислений. Также ИАС-ОМТКУ позволяет ЛПР либо проводить ввод необходимых данных объектов, по которым будет осуществляться мониторинг и оценивание, добавление, поправку или удаление любой информации об объектах в системе; либо ЛПР могут проанализировать полученные данные в процессе мониторинга и оценивания качества предоставления услуг. Это позволит формировать управленческие воздействия по улучшению качества, повысить эффективность управления компанией.

Требования к ИАС-ОМТКУ состоят в том, что после процесса определения цели, набора показателей и способов сбора данных, проведения анализа данных, отчеты формируются в окончательном виде. ИАС-ОМТКУ должна обеспечивать реализацию: проведения систематического сбора данных об объекте управления; проведения сравнительного анализа выполнения процессов (хранение истории аналитических данных); организацию и координацию сбора, накопления, хранения информации (в.т.ч с применением методов и средств в хранилищах данных); обеспечение использования интеллектуальных информационных технологий и средств статистической обработки данных (представленных в виде текстов, технико-экономических показателей, диаграмм, графиков) и др.

Кроме этого ИАС-ОМТКУ должны также позволяют пользователям выполнять другие побочные манипуляции, такие как: Интеграция пользователей (взаимосвязь компонентов) Информационно-аналитическая система ИАС-ОМТКУ при создании должна обеспечивать связь с информационными порталами, что позволяет участникам выполнять поиск и анализ необходимой информации. Интеграция всех участников процесса предоставления телекоммуникационных услуг происходит посредством информационного обмена через промежуточный архитектурный слой – информационный портал и ядро информационно-аналитической системы (рисунок 4.1). Ядро информационно-аналитической системы – место, где собирается и обрабатывается информация.