Система нечеткого вывода оценки текущей экономической эффективности эксплуатации элементов сети оператора связи

DOI: 10.24143/2072-9502-2018-3-79-89 УДК 657.92:[621.391/.396:654.1.02.003.13]

А. А. Сорокин, Е. В. Чертина

СИСТЕМА НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА ОЦЕНКИ ТЕКУЩЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ СЕТИ ОПЕРАТОРА СВЯЗИ1

Предметом исследования выбраны экономические характеристики элементов сети оператора связи при осуществлении их эксплуатации. Описаны общие принципы получения текущей оценки экономического состояния элемента сети передачи данных оператора связи (проекта). В качестве входной информации для получения текущей оценки экономического состояния проекта использованы коэффициент отклонения от плана по прибыли и коэффициент отклонения от плана по рентабельности. Обосновано использование элементов теории нечетких множеств для обобщения экспертных мнений по используемым коэффициентам. Разработана система нечеткого вывода, позволяющая диагностировать текущую экономическую эффективность рассматриваемого проекта. Использован алгоритм Mamdani и гауссовы функции принадлежности для реализации системы нечеткого вывода. Для выполнения промежуточных расчетов, связанных с получением информации о текущей экономической эффективности проекта, предложены следующие показатели: количество абонентов; входящий денежный поток; запланированные затраты на обслуживание оборудования проекта; запланированные систематические платежи; реальное количество абонентов проекта; реальная величина входящего денежного потока; реальные систематические платежи; дополнительные незапланированные платежи. Описана процедура определения значений промежуточных переменных для получения информации о текущей экономической эффективности эксплуатации структурного элемента сети оператора связи, разработана IDEF0 диаграмма данного процесса.

Ключевые слова: элементы сети оператора связи, экономическая эффективность проекта, система нечеткого вывода.

Введение

Особенностью эксплуатации системы связи является большое территориальное распределение элементов топологической структуры сети оператора по региону обслуживания. Территориальное расположение объекта связи может существенным образом влиять на его эксплуатационные затраты и экономические показатели, связанные с прибылью. Практика и обзор работ [1-4] показывают, что наиболее часто при оценке экономической эффективности различных проектов предпочтение отдается таким интегрированным показателям, как чистый дисконтированный доход (NPV), индекс рентабельности (PI), внутренняя норма доходности (IRR), срок окупаемости (PP). Спецификой использования подобных показателей является ориентированность на сравнительно большой период получения оценок, как правило, он равен одному году. Использование подобных показателей для оценивания текущего состояния элемента сети передачи данных, ориентированного на коммерческую эксплуатацию, затруднительно. Причина затруднений связана с тем, что для оперативного принятия решений по корректировке детальности проекта требуется получение информации об оценке его эффективности за более короткие периоды. Подобный мониторинг экономической эффективности узлов сети связи позволит, в случае необходимости, скорректировать операционную деятельность и маркетинговые мероприятия оператора, связанные с эксплуатацией контролируемого оборудования.

Цель работы - представление и реализация методики по оценке текущей экономической эффективности эксплуатации элементов телекоммуникационной системы оператора связи.

Описание общих принципов получения текущей оценки экономического состояния элемента сети передачи данных оператора связи

В рамках данного исследования под проектом будем понимать эксплуатацию элемента сети передачи данных оператора связи.

1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-37-00130 «Модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных для экономической диагностики IT-компании, основанные на агентных технологиях и рассуждениях по прецедентам».

Для получения таких финансовых характеристик проекта, как чистый дисконтированный доход (NPV), индекс рентабельности (PI), внутренняя норма доходности (IRR) и срок окупаемости (PP), используются следующие показатели: капитальные и эксплуатационные затраты; объем входящего денежного потока, получаемый от реализации проекта; макроэкономические показатели, связанные с текущими инфляционными процессами государства. Таким образом, при проведении расчетов интегрированных финансовых показателей проекта получаются промежуточные результаты расчета, такие как планируемая доходность проекта R^m- (англ. revenue -

доход) и планируемые расходы проекта Е^роню- (англ. expenditure - расходы). Особенностью показателей R^kt и Е^рони- является то, что в них учтены показатели, связанные с затратами

на реализацию и эксплуатацию проекта при условии, что проект достигнет определенных целей его реализации (в рамках проводимых исследований это получение прибыли от реализации

услуг связи). Кроме того, показатели R^kt и Е™^ рассчитываются, как правило, для более

коротких периодов, чем для интегрированных показателей. Причиной является специфика проведения части эксплуатационных затрат (оплата работникам, плата за предоставление дополнительной полосы пропускания канала, оплата энергообеспечения, различные виды арендной платы за места расположения оборудования) и получения прибыли (ежемесячное внесение абонентской оплаты клиентами оператора). Реальные финансовые результаты проекта можно обо-

значить в виде параметров и Е]р’ралкт. Таким образом, для текущего контроля проекта

можно использовать показатели, которые зависят от планируемых и реальных финансовых результатов проекта:

— коэффициент отклонения выполнения от планируемых входящих денежных потоков проекта К^^откл. за i -й период времени; с учетом того, что параметр впоследствии планируется использовать в системе обработки информации, его целесообразно определять при помощи

соотношения вида

к приб

* ^ TTTTQXI

план.откл.

1) -100 %,

где - коэффициент достижения плана по прибыли за интересуемый период времени. Ве-

личина К'Ллан определяется с использованием размера прибыли R^^., полученной в результате деятельности проекта, к объемам прибыли, которая была запланирована в экономическом обосновании R^m-:

к приб _ рреал / рплан .

кплан _ ^проект / ^проект;

— коэффициент отклонения выполнения от планируемой текущей рентабельности про-

екта Kза i -й период времени:

рент.пр к план.откл i

Kрент.пр / крент.пр

реал%,

iпр

где Крентпр

реал,п

фактическая и крентпр

т план,-

'пр

планируемая рентабельность проекта, которые, соответ-

ственно, определяются соотношениями:

п^рент _ г>реал / греал креаЛi _ ^проект / Епроект;

K рент

'пр

_ R

план

проект

/ Е

план

проект.

Для дальнейшего удобства использования соотношение (3) целесообразно преобразовать к виду

Крент.пр.норм _ (крент.пр план.откл, _ v план.откл,

1) -100 %.

С учетом соотношений (1) и (4) диапазон значений параметров , и ^Планоткл°РМ

находится в пределах [-100, +100]:

.

V план.откл, l ? J план.откл, l ? J/ \ /

Для оценивания текущего состояния экономической эффективности определенного структурного элемента сети оператора связи предлагается обобщить взаимное влияние пере-

т^приб т^рент.пр.норм 1

менных Кплан.откл, и Кгтан.откл, при помоЩи функЦионаЛа вида

E эфф

Епроект.тек,

F эфф

1 проект.тек

[ к приб LK план.откл,

K рент.пр.норм ] кплан.откл, J’

где

F эфф

1 проект.тек

приб рент.пр.норм

оператор, используемый для обработки переменных Кплан.откл и К^ланоткл

Разработка системы нечеткого вывода для получения текущей оценки экономического состояния элемента сети передачи данных оператора связи

Учитывая, что на настоящем этапе опыт применения подобной методики наработан недостаточно, для реализации оператора ^прйжг.тек целесообразно использовать систему, позволяющую обобщить опыт экспертов. Как известно из работ [5-9], для обобщения экспертных знаний наиболее целесообразно использование методов теории нечетких множеств. В качестве теоретического метода реализации оператора предлагается использование алгоритма Mamdani. В работе [10] реализация системы нечеткого вывода для получения текущей экономической оценки проводится при помощи выполнения последовательности следующих операций.

приб рент.пр.норм

1. Преобразование четких значений переменных Кланокл,, К^откл,

и E,

эфф

проект.тек,

в нечеткую

ф : к приб ________ к приб/uzz к рент.пр.норм _ к рент.пр.норм fuzz

форму: кплан.откл, _ К план.откл, , Кплан.откл.. _ Кплан.откл,

EПр°ект.тею _ ; преобразование проводится при помощи гауссовых функций [11] при-

надлежности р,С*"), где t - наименование описываемого терма; x - наименование описывае-

мой переменной; каждая нечеткая переменная описывается набором термов Tx

{tkx }, где kx -

мощность терм-множества, описывающего определенную переменную; относительно перемен-

кприб fuzz крент.пр.норм/uzz EэФФfuzz

ных кплан.откл, , К план.откл, , проект.тек,

их представление показано на рис. 1 и 2; при этом по

оси абсцисс располагается шкала значений четкой переменной, а шкала ординат показывает степень принадлежности четкого значения к определенному терму из терм-множеств, описывающих переменную.

приб fuzz рент.пр.норм fuzz

Рис. 1. Вид функции принадлежности для описания переменных Кпланоткл и К^ланоткл.

NB - низкий; NM - между низким и средним; Z - средний;

PM - между средним и высоким; PB - высокий

Рис. 2. Вид функций принадлежности для описания переменной Еэфф-^

^ г проект.тек,-

PMZ - скорее средний, чем высокий; PMB - скорее высокий, чем средний

2. После идентификации переменных проводится формирование базы знаний, которая состоит из продукционных правил вида

Г и т^приб fuzz _г

П if (Kприбfuzz _ 7К™Ьткл ) Д (Kрентпрнормfuzz 11 U \кплан.откл Lk ,б й ' /ч'кплан.откл

,VK приб fuzz Кплан.откл

т>'ренг.пр.норм fuzz л л S* /7эФФfuz

_ план.откл ) —

„рент.пр.норм fuzz г рэфф fUzz

Кплан.откл ^проевт.тек

где п - номер правила. База знаний формируется на основе обобщения правил вида (9), учитывающих различные комбинации термов входных и выходных переменных. Продукционная база знаний обладает свойствами полноты и связанности. Правила согласованы, исключена противоречивость и избыточность, функции принадлежности содержательно интерпретируются, нечеткие множества выпуклые и нормальные. Формально базу знаний можно представить в виде

п

U

п=1

- г т^приб fuzz г

( к приб fuzz _ ?к план.откл ) д ( K рент.Ир.Иорм fuZZ _

\к план.откл lk '/х\к план.откл

к приб fuzz •^лан.откл

г-^рент.пр.норм fuzz , , г

_ ^Кплан.откл ) —— ( E^фф fu:^^

lk , / ^ 'Eироект.тек

к рент.пр.норм Juzz г

кплан.откл

= t

E эфф fuzz Епроект.тек

^рэфф fuz •^проект.тек

X е (0,

1]

где - уровень значимости правила, величина которого определяется экспертом в процессе формирования базы знаний.

С учетом (9), (10) процесс обработки информации о значениях переменной при помощи оператора —пр^тек в соотношении (8) можно описать следующим образом:

1. Преобразование значений входных переменных от четких значений к нечетким при помощи функций принадлежности соответствующих термов; применительно к соотношению (8) это можно описать следующим образом:

г^приб fuzz _ / г^приб

кплан.откл _ план.откл/’

к рент.пр.норм fuzz _м (к рент.пр.норм) кплан.откл _ М? \кплан.откл /•

2. На основании конструкции правил вида (9) производится агрегирование подусловий, которое, с учетом [10], описывается соотношением

Eэффfuzz _ minrM

проект agreg i-r^ty план.откл/’ r*t V ^план.откл /J? X '

операция выполняется для каждого правила, входящего в базу знаний (10).

3. С использованием уровня значимости правил Юп , проводится их активация, которая, с учетом [10], описывается соотношением

Eэффfuzz _ эффfuzz Eэффfuzz

Епроект.activ тАА1\Епроект agreg > Епроект agreg шг|

4. Далее производится аккумулирование значений проекций результатов вычислений по соотношению (13) на функции принадлежности выходной переменной:

E эффfuzz _ii

Епроект accum г4, ^проект асЩ' "' гЛ''Е'проект activn ' '1 v

5. В завершение при помощи операции дефазификации происходит вычисление итогового нечеткого значения выходной переменной E:^^^^zcccum к четкой числовой форме ЕгЭрффект accum

deffuz

Е эфф fuzz . Е эфф

Епроект accum ^ Епроект*

Применительно к алгоритму Mamdani в работе [10] используется метод центра тяжести - Centroid.

г\г г ~ т^приб т^рент.пр.норм

Обобщение значений переменных Кпланоткл. и ^планотк^ с учетом соотношений

(9)—(15) и значений нечетких переменных, показанных на рис. 1 и 2, приведено на рис. 3.

Рис. 3. Обобщение экспертных знаний о взаимном влиянии

приб

переменных Аплан.откл

и Крентпрнорм

vплан.отклi•

на значение

Е эфф Еэроект

Следующим шагом проведения исследований является описание процедуры определения значений промежуточных переменных для получения текущей оценки экономического состояния элемента сети передачи данных оператора связи.

Описание процедуры определения значений промежуточных переменных для получения текущей оценки экономического состояния элемента сети передачи данных оператора связи

Для выполнения промежуточных расчетов, связанных с получением значений переменных соотношений (1)—(8), необходим сбор информации, связанный с параметрами, идентифицирующими следующие виды информации:

— ^шган — количество абонентов, которое планируется привлекать в определенные бизнес-планом проекта контрольные периоды;

— v план1 — входящий денежный поток, который планируется получать от абонентов;

- vПлГн - запланированные затраты на обслуживание оборудования проекта, связанные с оплатой труда персонала, транспортные расходы и т. д.;

. .с.п

- уплан - запланированные систематические платежи, связанные с внесением арендной платы за места размещения оборудования, оплату потребленных энерго- и других видов ресурсов, налоговые отчисления; расходы, связанные с приобретением дополнительной канальной емкости у других операторов-партнеров;

- прбал - реальное количество абонентов проекта, достигнутое на определенные кон-

трольные периоды;

вх.ДП

- v реал - реальная величина входящего денежного потока, получаемая оператором на одного абонента;

- vреал - реальные затраты на обслуживание оборудования проекта, связанные с оплатой

труда персонала, транспортные расходы и т. д.;

- v репал - реальные систематические платежи, связанные с внесением арендной платы за

места размещения оборудования, оплату потребленных энерго- и других видов ресурсов, налоговые отчисления; расходы, связанные с приобретением дополнительной канальной емкости у других операторов-партнеров;

- v^ - дополнительные незапланированные платежи, связанные с реализацией и эксплуатацией проекта (штрафы, неустойки, вынужденные меры на устранение предписаний контролирующих органов и т. д.).

Обобщение параметров п^^ и vпхаДП позволяет определить планируемый входящий доход проекта: проект- = п^ан ' v^a?1 *. Если оператором обслуживаются различные группы абонентов, у которых предусмотрены различные тарифные планы, то планируемый входящий денежный поток определится из соотношения вида

> план.2 проект

•max

‘о

X(п

аб

план ig

‘о =

v вх.ДП vвх.ДП ) план,- план,-

lg lg

где lg - номер группы, к которой относится абонент. Параметры vи v^^ позволяют определить суммарные эксплуатационные затраты, ЕрсНа- = v^^H + v^h , которые несет оператор, связанные с определенным проектом. Как показывает обзор работ [12, 13], параметры v п^аН и v^H являются интегрированными и зависят от определенного типа проекта, поэтому в общем параметр Е^роНо- целесообразно описать соотношением

^план

проект

1J1CLT1.J1LCL

X

з.об

'план/-з-°б

,3Л =1

план

+

шан.та

X

с.п

V

план

•с.п _-| ‘план =1

с.п 5 план

где С* и 1пслан - номера видов затрат на обслуживание и систематических платежей, связанных с эксплуатацией проекта. Аналогично определяются параметры, описывающие реальное финансовое состояние определенного структурного элемента сети оператора связи:

I

преал.2 = пб ' vBх.ДПvBх.ДП )

•проект ^пплан1у план, план, ''

Текущие затраты вычисляются исходя из сведений о величине реальных затрат на обслуживание, систематических и незапланированных затрат Е1рреолкт = v

з.об . с.п . нез.п а

реал +vреал +vреал . Анало-

lY =1

гично (17), учитывая, что затраты для каждого типа проекта могут отличаться в обобщенном виде, их получение можно описать соотношением вида

тт-реалЕ

^проект

'реалтах 'реал.тах

V1»6 +

уреал/3-°б ~

'реал „

Г- =1 /сп =1

'реал А 'реал А

= I

•з.об

I

реал/сп

1 'реал

'реа

+ I

реал /незп ’

реал

с.п

нез.п

нез.п_-| 'реал =1

где /реоаб1, 'реал и - номера видов затрат на обслуживание, систематических и незапланированных затрат, связанных с эксплуатацией проекта.

Если происходит изменение макроэкономических показателей, требуется корректировка плановых параметров по прибыли и затратам.

Для удобства восприятия процесса оценивания текущей экономической эффективности структурного элемента сети оператора связи соотношения (1)-(19) предлагается обобщить в виде IDEFO-диаграммы (рис. 4).

Бизнес- Нормативные план док\ленты

V

вхДП

Определение

пплан.Б

•^проект

н—t

nt

"реал

V

вх.ДП

реал

Определение

Е п

J-^TT

1----W

Определение

4*9—

к рент к план

еп

Определение

“L

4—

Rреал.! -^проект

_Г

Соотношение

преал.Е

•^проект

Определение

Е реал.! Епроект

т^реал.Е

Епc°ект

^Определение

к приб

•*^ттттасг I

план.откл

к рент

к план

к рент креал

Определение

к рент креал

Соотношение

Соотношение

Соотношение

к приб

•^ТТТТЯН !

план.откл

^рент.прнорм к план.откл

* Определение

к рент.пр.норм кплан.откл

Соотношение

Определение

Е ЭФФ

Епроект.тек

Е

'Зфф

Соотношения

Соотношение

план.!

R

проект

план

з.об

V

план

с.п

V

план

з.об

V

реал

с.п

V

реал

нез.п

V

реал

Рис. 4. IDEFO-диаграмма получения оценки текущего экономического состояния элемента сетевой инфраструктуры оператора

Схема получения информации о состоянии экономической эффективности эксплуатации структурного элемента сети оператора связи приведена на рис. 5.

Отчеты по отдельным группам данных

Аргегированный отчет о деятельности проекта

Рис. 5. Схема получения информации о состоянии экономической эффективности эксплуатации структурного элемента сети оператора связи

Как видно из рис. 5, источниками текущей информации о состоянии объекта сети оператора являются биллинговая система и система бухгалтерского учета, а источниками ретроспективной информации выступают системы анализа проектов на этапе их планирования. Обобщение подобной информации при помощи соотношений (16)-(19) и последующее использование системы нечеткого вывода, описанной соотношениями (9)-(15), позволяют получить оценку эффективности эксплуатации структурного элемента сети оператора связи.

Полученные схемы (рис. 4, 5) позволяют описать интеграцию предложенных теоретических положений по получению текущей экономической оценки структурного элемента сети с системами управления операционной детальностью и бизнес-процессами (OSS/BSS систем), используемых операторами связи.

Обобщение данных о полученной информации по объектам оператора связи позволяет построить матрицу экономической эффективности узлов сети. Представление подобной информации в матричной форме, с учетом дополнительных видов информации о социально-экономических показателях региона, где работает оператор, и сведений о развитии рынка телекоммуникаций в целом позволит упростить процесс ранжирования устройств с целью определения очередности проведения модернизации технического состояния и корректировки маркетинговой политики предприятия.

Методика по оценке текущей экономической эффективности эксплуатации элементов телекоммуникационной системы оператора связи может быть использована ЛПР для принятия управленческих решений по корректировке финансовой стратегии [14] развития оператора связи.

В перспективе целесообразно создание компьютеризованной СППР [15], позволяющей автоматизировать повторяющиеся расчеты по данной методике, а также формировать базу количественных характеристик.

Заключение

В результате проведенных исследований предложена и реализована методика оценки текущей экономической эффективности эксплуатации элементов сети оператора связи. Сущность методики заключается в обобщении информации, заложенной в бизнес-плане определенного проекта, и экономической информации, полученной в ходе его эксплуатации. Для получения оценки экономической эффективности определенного проекта идентифицированы два показателя - коэффициент отклонения от плана по прибыли .КЛю™™ и коэффициент отклонения от плана по

рентабельности ££^0^. Особенностью показателей является то, что для их получения используются только сведения о текущих экономических показателях проекта, в частности плановое и реальное количество абонентов, величина получения прибыли от эксплуатации проекта, величина плановых и реальных эксплуатационных, систематических и несистематических затрат.

На основании анализа экспертной информации проведено обобщение взаимного

влияния параметров К'при|5откл и Кр^откл в виде системы продукционных правил при помощи системы нечеткого вывода.

Полученная выходная переменная -^п^жт позволяет диагностировать текущую экономическую эффективность эксплуатации элементов сети оператора связи.

Методика по оценке текущей экономической эффективности эксплуатации элементов телекоммуникационной системы оператора связи может быть использована ЛПР для принятия управленческих решений по корректировке финансовой стратегии развития оператора связи.

В перспективе целесообразно создание компьютеризованной СППР, позволяющей автоматизировать повторяющиеся расчеты по данной методике, а также формировать базу количественных характеристик. Накопленные в информационном пространстве СППР ретроспективные количественные данные о текущем экономическом состоянии системы оператора связи могут быть использованы для построения математических моделей с целью выявления зависимостей и прогнозирования экономических и эксплуатационных характеристик элементов сети оператора связи.

СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ

1. Ефимов Е. Н. Инвестиционный анализ проекта информационных технологий в условиях неопределенности // Изв. Юж. федер. ун-та. Технические науки. 2014. № 8. C. 66-74.

2. Крюков С. В. Сравнительный анализ подходов к оценке эффективности инновационных проектов // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2010. № 11. С. 68-75.

3. Коссов В. В., Лившиц В. Н., Шахназаров А. Г. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. М.: Экономика. 2000. 421 с.

4. Куликов Д. Л., Кучеров А. А. Становление и развитие методов оценки эффективности инновационных проектов // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1. URL: https://www.science-education.ru/ ru/artide/view?id=19451 (дата обращения: 21.01.18).

5. Литвак Б. Г. Экспертные технологии в управлении: моногр. М.: Дело, 2004. 232 с.

6. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука, 1981. 206 с.

7. Рыжов А. П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998. 102 с.

8. Сидельников Ю. В. Системный анализ технологии экспертного прогнозирования. М.: Изд-во МАИ, 2007. 348 с.

9. Усков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечёткая логика. М.: Г орячая Линия - Т елеком, 2004. 143 с.

10. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. 288 с.

11. Бобырь М. В., Нассер А. А., Абдулджаббар М. А. Исследование свойств мягкого алгоритма нечетко-логического вывода // Изв. Юго-Запад. гос. ун-та. 2016. № 1 (64). С. 41-49.

12. Долженко Л. М., Стариков Е. Н. Экономика и управление предприятием: учеб. пособ. Екатеринбург: Изд-во УГЛТУ, 2015. 187 с.

13. Курманова А. Х., Черёмушникова Т. В. Управление затратами в организациях связи на основе учётно-аналитической системы // Изв. Оренбург. гос. аграр. ун-та. 2010. № 28-1. Т. 4. C. 128-133.

14. Kvyatkovskaya I. Y., Shurshev V. F., Frenkel M. B. Methodology of a support of making management decisions for poorly structured problems // Communications in Computer and Information Science. 2015. Vol. 535. P. 278-291.

15. Khomenko T. V., Kvyatkovskaya I. Y., Barabanova E. A., Veselova Y. A. Computer linguistic approach for computational creativity tasks // Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 754. P. 551-561.

Статья поступила в редакцию 13.03.2018

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Сорокин Александр Александрович — Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; канд. техн. наук; доцент кафедры связи; alsorokin.astu@mail.ru.

Чертила Елена Витальевна — Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; канд. техн. наук; старший преподаватель кафедры высшей и прикладной математики; saprikinae_1912@mail.ru.

A. A. Sorokin, E. V. Chertina

FUZZY INFERENCE SYSTEM OF CURRENT ECONOMIC EFFICIENCY EVALUATION OF COMMUNICATION PROVIDER NETWORK ELEMENTS OPERATION

Abstract. Economic characteristics of the network elements of communication provider network in the course of their operation have been chosen as the subject of the study. General principles of obtaining the current assessment of economic situation of the transmission network element of the communication operator (project) are described. As input data to the current assessment of the economic condition of the project, the deviation factor from the plan for profit and the deviation factor from the plan for profitability were used. The use of elements of the theory of fuzzy sets for the generalization of expert opinions on the coefficients used has been justified. A system of fuzzy inference has been developed, which makes it possible to diagnose the current economic efficiency of the project in question. Mamdani algorithm and Gaussian membership functions are used to implement the fuzzy inference system. To perform intermediate calculations related to obtaining the current economic efficiency of the project the following indicators are proposed: the number of subscribers; incoming cash flow; planned costs for maintenance of project equipment; planned systematic payments; actual number of subscribers of the project; actual amount of incoming cash flow; real systematic payments; additional unplanned payments. The procedure for determining the values of intermediate variables for obtaining the current economic efficiency of operation of the structural element of the telecommunications operator network has been described, and IDEF0 diagram of this process has been developed.

Key words: communication provider network elements, project economic efficiency, fuzzy inference system.

REFERENCES

1. Efimov E. N. Investitsionnyi analiz proekta informatsionnykh tekhnologii v usloviiakh neopredelennos-ti [Investment analysis of IT project in conditions of uncertainty]. Izvestiia Iuzhnogo federal'nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki, 2014, no. 8, pp. 66-74.

2. Kriukov S. V. Sravnitel'nyi analiz podkhodov k otsenke effektivnosti innovatsionnykh proektov [Comparative analysis of approaches to evaluating efficient innovative projects]. Aktual'nye problemy gumanitarnykh i estestvennykh nauk, 2010, no. 11, pp. 68-75.

3. Kossov V. V., Livshits V. N., Shakhnazarov A. G. Metodicheskie rekomendatsiipo otsenke effektivnos-ti investitsionnykhproektov [Recommended guidelines on assessment of investment project efficiency]. Moscow, Ekonomika Publ., 2000. 421 p.

4. Kulikov D. L., Kucherov A. A. Stanovlenie i razvitie metodov otsenki effektivnosti innovatsionnykh proektov [Formation and development of methods of evaluating innovation projects efficiency]. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniia, 2015, no. 1. Available at: https://www.science-education.ru/ru/article/ view?id=19451 (accessed: 21.01.2018).

5. Litvak B. G. Ekspertnye tekhnologii v upravlenii: monografiia [Expert technologies in management: monograph]. Moscow, Delo Publ., 2004. 232 p.

6. Orlovskii S. A. Problemy priniatiia reshenii pri nechetkoi informatsii [Decision making problems in conditions of fuzzy information]. Moscow, Nauka Publ., 1981. 206 p.

7. Ryzhov A. P. Elementy teorii nechetkikh mnozhestv i izmereniia nechetkosti [Elements of theory of fuzzy sets and measurements of fuzziness]. Moscow, Dialog-MGU Publ., 1998. 102 p.

8. Sidel'nikov Iu. V. Sistemnyi analiz tekhnologii ekspertnogo prognozirovaniia [Systems analysis of technology of expert forecasting]. Moscow, Izd-vo MAI, 2007. 348 p.

9. Uskov A. A., Kuz'min A. V. Intellektual'nye tekhnologii upravleniia. Iskusstvennye neironnye seti i nechetkaia logika [Intelligent technologies of control. Artificial neural networks and fuzzy logics]. Moscow, Goriachaia Liniia - Telekom Publ., 2004. 143 p.

10. Shtovba S. D. Proektirovanie nechetkikh sistem sredstvami MATLAB [Fuzzy systems design using MATLAB resource]. Moscow, Goriachaia liniia - Telekom Publ., 2007. 288 p.

11. Bobyr' M. V., Nasser A. A., Abduldzhabbar M. A. Issledovanie svoistv miagkogo algoritma nechetko-logicheskogo vyvoda [Analysis of properties of soft algorithm of fuzzy logic inference]. Izvestiia Iugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta, 2016, no. 1 (64), pp. 41-49.

12. Dolzhenko L. M., Starikov E. N. Ekonomika i upravlenie predpriiatiem: uchebnoe posobie [Economy and administration of enterprises: teaching aid]. Ekaterinburg, Izd-vo UGLTU, 2015. 187 p.

13. Kurmanova A. Kh., Cheremushnikova T. V. Upravlenie zatratami v organizatsiiakh sviazi na osnove uchetno-analiticheskoi sistemy [Cost management in telecommunication enterprises based on financial-accounting system]. Izvestiia Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta, 2010, no. 28-1, vol. 4, pp. 128-133.

14. Kvyatkovskaya I. Y., Shurshev V. F., Frenkel M. B. Methodology of a support of making management decisions for poorly structured problems. Communications in Computer and Information Science, 2015, vol. 535, pp. 278-291.

15. Khomenko T. V., Kvyatkovskaya I. Y., Barabanova E. A., Veselova Y. A. Computer linguistic approach for computational creativity tasks. Communications in Computer and Information Science, 2017, vol. 754, pp. 551-561.

The article submitted to the editors 13.03.2018

INFORMATION ABOUT THE AUTHORS

Sorokin Alexandr Aleksandrovich — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University; Candidate of Technical Sciences; Assistant Professor of the Department of Communication; alsorokin.astu@mail.ru.

Chertina Elena Vitalievna — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University, Candidate of Technical Sciences; Senior Lecturer of the Department of Higher and Applied Mathematics; saprikinae_1912@mail.ru.