Анализ организационно-технологических комплексов предприятий на основе аналитического метода оценки эффективности функционирования сложных систем

3. Сеть Джордана - вид нейронных сетей, основанный на многослойном перцептроне, на вход которой, помимо входного вектора, поступает выходной с задержкой на один или несколько тактов. У такой сети только часть рецепторов принимает сигналы из окружающего мира, на другие рецепторы приходит выходной образ из предыдущего момента времени [5].

Для проектирования нейронных сетей произвольной архитектуры целесообразно использовать генетические алгоритмы, преимуществом которых является обеспечение попадания в глобальный минимум ошибки обучения и возможность применения при отсутствии информации о градиентах. Данный подход позволяет построить рекуррентную нейронную сеть на основе многослойного персептрона (рекуррентный многослойный персептрон), а также неполносвязную нейронную сеть. Обучение нейронной сети заключается в настройке весовых коэффициентов. Для использования генетического алгоритма необходимо закодировать весовые коэффициенты в виде двоичных последовательностей - хромосом. Каждая особь популяции характеризуется полным множеством весов нейронной сети. Оценка приспособленности особей определяется разностью между эталонными и фактически полученными значениями на выходе сети для различных входных данных. Перед обучением нейронной сети необходимо выбрать наиболее подходящую ее структуру для решаемой задачи. Для подбора структуры с помощью генетического алгоритма необходимо закодировать такую информацию: количество нейронов, слоев и наличие связей между ними.

Вышесказанное подтверждает актуальность добавления в систему Network Modeler возможности моделирования неполносвязных и рекуррентных нейронных сетей. Для этого с точки зрения программной реализации потребуется интегрировать в Network

Modeler разработанную библиотеку классов Genetic Algorithm Library, реализующую различные модификации генетических алгоритмов [6].

Библиографические ссылки

1. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы : пер. с польск. М. : Горячая линия - Телеком, 2004. 452 с.

2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации : пер. с польск. М. : Финансы и статистика, 2002. 344 с.

3. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М. : Физматлит, 2001. 221 с.

4. Истомина Ю. А., Тынченко В. В. Система автоматизации проектирования искусственных нейронных сетей послойной архитектуры // Решетневские чтения : материалы XVI Междунар. науч. конф. (10-12 нояб. 2011, г. Красноярск) : в 2 ч. / под общ. ред. Ю. Ю. Логинова ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2012. С. 611-612.

5. Истомина Ю. А. О проблематике моделирования нейронных сетей произвольной архитектуры // Решетневские чтения : материалы XVI Междунар. науч. конф. (10-12 нояб. 2011, г. Красноярск) : в 2 ч. / под общ. ред. Ю. Ю. Логинова ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2012. С. 609-610.

6. Истомина Ю. А. Разработка библиотеки классов генетических алгоритмов для подбора наилучшей структуры ИНС // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : материалы IX Всерос. науч.-прак. конф. творческой молодежи ; СибГАУ. Красноярск, 2013. Ч. 1. С. 363-365.

© Истомина Ю. А., 2014

УДК 658.512.001.56

Д. И. Ковалев, Е. В. Туева, А. В. Клименко Научные руководители - И. В. Ковалев, П. В. Зеленков Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

АНАЛИЗ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИТИЧЕСКОГО МЕТОДА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Рассматривается применение метода DEA и его модификации для анализа эффективности функционирования организационно-технологических комплексов предприятий отрасли переработки бытовых отходов. Задача оценки эффективности функционирования предприятия разбивается на две подзадачи. Первая подзадача представляет собой определение эффективности предприятия, обеспечивающего максимальный выпуск набора полезных продуктов и материалов. Вторая подзадача заключается в том, чтобы определить эффективность предприятия переработки, имеющего выход, который необходимо минимизировать. Предложенная двухэтапная схема может быть использована для повышения эффективности работы организационно-технологических комплексов или производственных объектов, а также представляет собой применение гипотезы в оценивании эффективности промышленных объектов в разных сферах хозяйственной деятельности.

Проблема анализа эффективности функционирования предприятий очень остро встает в последние годы во многих сферах производства и сбыта продук-

ции. В данной работе рассматривается аналитический метод оценки эффективности сложных систем на основе ББЛ-подхода, его модификация и реализация

Секция «Информационнее системы и технологии»

для организационно-технологических комплексов (ОТК) предприятий, в частности, предприятий по переработке твердых бытовых отходов. Метод DEA основан на построении границы эффективности. Эта граница имеет форму выпуклой оболочки. Граница эффективности используется в качестве эталона для получения численного значения оценки эффективности каждого из объектов в исследуемой совокупности организационно-технических систем. В работе вводится понятие границы отставания по аналогии с границей эффективности. Граница отставания используется в качестве эталона для получения численного значения оценки отставания каждого из объектов.

Предлагаемая модификация обусловлена тем, что задача оценки эффективности функционирования предприятия разбивается на две подзадачи. Первая подзадача представляет собой определение эффективности предприятия, обеспечивающего максимальный выпуск набора полезных продуктов и материалов. Для этого применяется метод DEA. Вторая подзадача заключается в том, чтобы определить эффективность предприятия переработки, имеющего выход, который необходимо минимизировать. Чтобы решить вторую подзадачу, используется модификация метода DEA.

Для модели метода DEA, построенной в предположении постоянного эффекта масштаба, граница эффективности огибает точки, соответствующие эффективным объектам. Можно построить такую же границу, но наоборот. Это и есть граница отставания. Граница отставания будет показывать убыточные или отстающие от основной части выборки объекты. Таким образом, мы выявляем степень отставания всех изучаемых объектов. И ищем наиболее отстающие объекты. Применив к исследуемой выборке объектов метод DEA и его модификацию, мы получим два показателя: меру эффективности и меру отставания/убыточности объектов. В рамках комбинированного подхода мы можем их объединить для получения одной единственной оценки, характеризующей каждый из объектов, применяя один из методов многокритериальной (многоатрибутивной) поддержки принятия решений с учетом того, что критерии (атрибуты) в нашем случае будут противоречивы.

Особенности организационно-технических систем, обеспечивающие возможность применения при оценке их эффективности методологии DEA, следующие:

входные параметры характеризуют сырье, энергию, вложения труда (персонал);

выходные параметры характеризуют переработанный полезный продукт, остатки (то, что осталось от создания полезного продукта), экологическое влияние на внешнюю среду;

алгоритмизация объектов (в нашем случае производственного характера) может проводиться на разных уровнях детализации, начиная от системы, взаимодействующей с внешними средой и факторами, заканчивая локальным технологическим процессом.

Кроме того, можно выделить особенности ОТК отрасли переработки твердых бытовых отходов, в частности, сортирующих заводов:

в качестве сырья используется, в основном, смешанная многокомпонентная масса;

входами служат трудовые и энергетические затраты;

в результате сортировки остаются компоненты, которые не удается рассортировать или они не поддаются использованию;

эффективность заводов определяется по нескольким критериям и поэтому укладывается в рамки задачи метода DEA и его модификации с границей отставания.

Детализируем входы и выходы, которые применяются для анализа ОТК сортирующего завода на основе метода DEA:

- затраты на содержание рабочих (может использоваться комплексный векторный вход, учитывающий затраты на каждого работника);

- затраты энергии на переработку - сортировку (либо общие затраты, либо по отдельным машинам и агрегатам);

- объем сортируемых отходов;

- рассортированные отходы, например, ПЭТ-бутылки, полиэтилен ПВД и ПНД (высокого и низко -го давления), бумага, картон, стеклотара, стеклобой, алюминиевая банка, жестяная банка;

- объем так называемых «хвостов», не отсортированных и неприменимых при имеющихся технологиях и мощностях, т. е. отходов, идущих на полигоны для временного или постоянного хранения (обезвреживания).

При реализации модели DEA для анализа организационно-технических систем сортирующих предприятий твердых бытовых отходов ставится и решается два типа задач: задача определения максимального выхода (-ов) и задача определения минимального нежелательного выхода. Согласно методологии, берется выборка нескольких объектов (в нашем случае сортирующих или перерабатывающих отходы заводов), анализируются наборы их входных и выходных параметров. Определяются эффективные объекты, и составляется граница эффективности из них на основании модели. Далее граница служит для остальных объектов набором эталонов, с помощью которых появляется возможность выдавать неэффективным и слабо эффективным объектам рекомендации по корректировке их параметров.

С помощью границы отставания, которая строится по аналогии, но на основе модели по выходу, получаем границу неэффективных объектов. В этом случае анализируется выход, характеризующий остатки, которые идут на полигоны, то есть не участвуют в дальнейшем в хозяйственной деятельности и являются отрицательным фактором. Данный фактор требует минимизации с целью повышения полезных продуктов.

Критериями оценки заводов как организационно -технических систем будут: энергоэффективность, оптимальность работы технологической линии, степень автоматизации производства и некоторые другие. В связи с критериями определяются направления по улучшению производства, повышению его эффективности. Например, затрачивая один и тот же объем отходов, производить больший процент рассортированных компонентов, или минимизировать затраты энергии на сортировку одной тонны отходов.

В данной работе представлена двухэтапная схема исследования по изучению эффективности функционирования организационно-технологических комплексов предприятий с помощью метода DEA. Проблема разбита на две подзадачи. Для решения первой применяется классическая модель DEA, ориентированная на организационно-технические объекты. Решение второй подзадачи обеспечивается применением модификации метода DEA. В результате предложенная схема может быть использована для повыше-

ния эффективности работы организационно-технологических комплексов или объектов управления, а также представляет собой применение гипотезы в оценивании эффективности промышленных объектов в разных сферах хозяйственной деятельности. Для ряда практических приложений рассмотрена конкретизация предложенной схемы исследования.

© Ковалев Д. И., Туева Е. В., Клименко А. В., 2014

УДК 618

П. А. Кузнецов Научный руководитель - И. В. Ковалев Сибирский государственный технологический университет, Красноярск

НАДЕЖНОСТЬ АСУ ТП С УЧЕТОМ ЕЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОСТИ

Раскрываются особенности повышения надежности методом резервирования с учётом мультифункцио-нальности автоматизированных систем управления и опасностей, несомых их элементами.

В данной работе рассматривается метод повышения надежности путём последовательного отсева и включения вариантов, разработанный Волковичем и Михалевичем. Причём сферой применения, в которой он применяется нами, являются системы автоматизации производственных процессов. Они несут достаточно много специфических особенностей, накладывающих влияние на базовый алгоритм.

В базовом алгоритме назначение резервных элементов выполняется последовательно. Но данный базовый алгоритм не учитывает особенности конкретных областей применения. В случае автоматизированных систем управления технологическими процессами имеются свои особенности.

Различные наборы элементов в системе выполняют различные частные функции в рамках общей функции системы.

Как правило, одна система АСУ ТП выполняет несколько функций. Один и тот же технологический процесс, хоть и рассматривается как единое целое, зачастую исполняет несколько функций. Также у самой АСУ имеются функции, не влияющие на процесс. И для определения надежности системы необходимо определять, какие элементы участвуют в выполнении каких функций.

Необходимо определять последовательности элементов, выполняющие ту или иную функциональную задачу.

Исходная система располагается на нулевом уровне. После её расчленения получаются подсистемы первого уровня. Расчленение этих подсистем или некоторых из них, приводит к появлению подсистем второго уровня и т. д.

Упрощенное графическое представление декомпозированной системы называется её иерархической структурой.

Глубина декомпозиции ограничивается. Декомпозиция должна прекращаться, если необходимо изменить уровень абстракции - представить элемент как

подсистему. Если при декомпозиции выясняется, что модель начинает описывать внутренний алгоритм функционирования элемента вместо закона его функционирования в виде «черного ящика», то в этом случае произошло изменение уровня абстракции. Это означает выход за пределы цели исследования системы и, следовательно, вызывает прекращение декомпозиции

Функциональная декомпозиция базируется на анализе функций системы. При этом ставится вопрос что делает система, независимо от того, как она работает. Основанием разбиения на функциональные подсистемы служит общность функций, выполняемых группами элементов [1].

Но при принятии решения о максимально возможном резервировании наиболее важных элементов мы сталкиваемся с возникновением обратно пропорциональных степени резервирования негативных явлений.

Резервирование не является универсальным выходом из ситуации. Это становится ясным, когда мы начинаем рассматривать последствия отказа. Повышение надежности никак не изменяет того факта, что отказ произойдёт. Повышая надежность элементов, вводя структурную и временную избыточность, применяя взаимозаменяемость, восстанавливаемость и иные меры повышения надежности сложной системы, мы отказоустойчивость мы обеспечиваем. Но именно для сложных систем характерной является возможность весьма сложных, многократных комбинаций отказов, каждая из которых невероятно мала, а в сумме таких невероятных состояний накапливается достаточно, чтоб система попала в опасное состояние [2].

Также отказ.

Принято, что авария возникает при отказе всего модуля, прекращении выполнения его функции. Но неисправность может произойти как в модуле, так и в отдельном резервном элементе. И аналогично, за неисправностью элемента может последовать выброс энер-