Введение к работе
Актуальность работы.
Современные задачи выработки прогнозных решений направлены на обеспечение эффективного управления сложной системой, сохранения её устойчивого состояния и обеспечения устойчивых связей с внешними объектами. Решение такого рода задач достигается в основном за счет внедрения новейших технологий, в том числе и информационных.
Влияние внешней среды на рассматриваемую систему трудно предсказать: налицо неопределенность информации. Поэтому требования к качеству выработки прогнозных решений не должны ограничиваться разработкой и использованием математических методов и информационных технологий. Востребованы новые подходы и способы решения вопросов, касающихся учета неопределенности информации в прогнозировании параметров, как одного из элементов выработки проектных и плановых решений.
Прогнозирование решает вопросы, связанные с оценкой основных тенденций развития сложной системы, степени влияния факторов внутренней и внешней среды. Прогнозирование основывается на определении аналитических, формальных зависимостей между параметрами анализируемого объекта и реализуется с помощью методов и средств компьютерной технологии. Неопределенность информации здесь также накладывает свой отпечаток на получение конечного результата.
Система прогнозирования решает вопросы, связанные с оценкой основных тенденций развития организации, степени влияния факторов внутренней и внешней среды. Прогнозирование основывается на определении аналитических, формальных зависимостей между параметрами анализируемого объекта и реализуется с помощью методов и средств компьютерной технологии. Неопределенность информации здесь также накладывает свой отпечаток на получение конечного результата.
С развитием информационных технологий возрастает потребность в применении новых методов, основанных на теории информации, позволяющих оптимизировать различного рода отклонения при оценке перспективности прогнозных решений. Выработка эффективной стратегии прогнозирования, её последующая реализация – получение благоприятного исхода с минимальным риском. Риск можно свести к минимуму, если из многообразия систем прогнозирования будет выбрана та, которая была бы адекватна реальным процессам. Технология выбора должна опираться на единую количественную меру оценки качества принимаемых прогнозных решений, то есть на меру неопределенности информации или информационную энтропию.
Построенные модели, разработанные методы и алгоритмы, посредством обработки данных и сопоставления прогнозных и фактических показателей позволят получить количественную меру, на основе которой можно принять решение о выборе качественной системы прогнозирования.
Степень разработанности проблемы. Совершенствованию систем прогнозирования посвящены многочисленные исследования, которые, прежде всего, направлены на получение точных прогнозных оценок. С другой стороны, повышение качества прогнозов и систем прогнозирования способствует развитию теории и практики научных прогнозов и, в конечном итоге, развитию системного анализа. Поэтому в настоящей работе было выполнено исследование одной из важнейших проблем прогнозирования – выбор качественной системы прогнозирования, применение которой обеспечивало бы минимальный риск обусловленный наличием неопределенности информации при подготовке прогноза.
Автор в своей работе опирался на исследования зарубежных и отечественных ученых. Работы Р. Хартли, К. Шеннона, У. Р. Эшби, М. А. Басина, Н. А. Кузнецова, В. А. Леуса, А. М. Хазена, И. В. Прангишвили, Д.С. Чернавского, В. И Корогодина, В. Гагина, и многих других ученых позволили обобщить, систематизировать и логически увязать исследования автора.
Объектом исследования является система прогнозирования и анализа прогнозных показателей.
Предметом исследования являются: информационные технологии анализа и обработки данных, методики и способы сопоставления и выбора эффективных прогнозных решений.
Цель диссертационной работы направлена на разработку модели, в основу которой положены инструменты определения меры неопределенности информации для выбора качественных прогнозных решений.
Для достижения поставленной цели предлагается решение задач:
рассмотреть основные положения выработки прогнозных решений при составлении планов, подготовке проектов относящихся к задачам с наличием неопределенности информации;
оценить возможности применения методов анализа данных и прогнозирования, методик учета неопределенности информации в измерении показателей;
обосновать роль теории информации в реализации проектных и плановых решений, возможности применения альтернативных методов определения информационной энтропии как меры неопределенности;
принимая во внимание наличие неопределенности информации в технической системе, выделить свойства, особенности и способы определения энтропии для выбора её структурного содержания, удовлетворяющего выработке эффективных прогнозных решений;
для определения информационной энтропии создать модель, разработать алгоритм и автоматизировать процесс поиска решений;
выполнить эксперимент подтверждающий адекватность модели и алгоритма выбора качественного метода прогнозирования.
Соответствие диссертационной работы избранной специальности. Согласно формуле специальности основным содержанием работы являются теоретические и прикладные исследования закономерностей развития объектов, ориентированные на повышение эффективности управления ими с использованием современных методов обработки информации.
Полученные результаты согласуются с областями исследований (специальности 05.13.01 по пунктам 3 и 11) включая в себя: разработку моделей описания и решения задач обработки информации; методы и алгоритмы прогнозирования, оценки эффективности и качества сложных систем.
Методы исследования. Разработанные в диссертационной работе модели, методы и алгоритмы лежат в плоскости теории информации и прогнозирования. При решении поставленных задач применялись методы прогнозирования, анализа и обработки статистических данных, определения меры неопределенности информации, теории вероятностей и измерений, программной инженерии и теория геометрического обобщения данных.
Научная новизна работы состоит в следующем:
выдвинуты теоретические предпосылки о необходимости определения меры неопределенности информации, которые послужили основополагающими материалами для разработки дополнительных инструментов в реализации задачи выбора эффективных прогнозных решений;
изложены теоретические положения о применимости понятия «неопределенность» в задаче сопоставления прогнозных показателей, что явилось основанием для разработки и практического использования метода определения энтропии;
рассмотрен и обоснован метод определения структурной сложности системы управления производством. В процессе прогнозирования перспективных вариантов управления, по его результатам (значениям энтропии) можно судить о простоте рассматриваемых структур управления и возможности выбора среди их многообразия качественного варианта;
выделены свойства и создана математическая модель определения энтропии, как меры информации о состоянии структуры технической системы, неопределенность которой обусловлена факторами выполнения и невыполнения планового задания. Выделенные в модели свойства энтропии и математические выкладки востребованы при разработке методов определения меры неопределенности в задаче выбора эффективных плановых решений;
с целью выбора качественной системы прогнозирования разработаны метод, алгоритм и программное обеспечение определения энтропии с учетом геометрического обобщения данных. Технология получения конечного результата позволяет (в отличие от подхода Шеннона) учитывать фактор неопределенности, обусловленный наличием рандомизированного расстояния между значениями событий.
Основные положения, выносимые на защиту:
гипотеза о применимости понятия «неопределенность» в системе измерений к задаче сопоставления прогнозных и фактических показателей;
свойства, особенности и математическое описание способов определения энтропии для выбора эффективных прогнозных решений;
модель, вычислительный алгоритм и программное средство определения энтропии для выбора качественных прогнозных решений;
результаты, полученные на основе расчета меры неопределенности информации и погрешностей, подтверждающие адекватность модели и алгоритма выбора качественного метода прогнозирования
Достоверность результатов. Обоснованность выдвинутых научных положений и представленных выводов подтверждается экспериментами, выполненными на основе строгого математического аппарата и компьютерного моделирования, результатами сопоставления прогнозных и фактических показателей.
Практическая ценность работы заключается в следующем:
Использование результатов. Результаты работы внедрены в образовательный процесс подготовки студентов информационных специальностей/направлений в Хакасском государственном университете им. Н. Ф. Катанова.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 6-ой международной научно-практической конференции: «Глобальный научный потенциал» (г. Тамбов, 2010 г.), III Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество XXI века» с международным участием (г. Красноярск, 2010 г.), 2-ой международной научно-практической конференции: «Роль науки в устойчивом развитии общества» (г.Тамбов, 2010 г.), научно-практическая интернет конференция «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании'2011» (Украина, 2011 г.), региональная научно-практическая конференция «Катановские чтения» – секция «Новые информационные технологии» (г. Абакан, 2009-2011).
Публикации. По результатам исследований опубликовано 9 печатных работ, в том числе 4 в журналах, включенных в перечень ведущих рецензируемых научных журналов ВАК, зарегистрировано 3 программы для ЭВМ.
Гранты. Исследования выполнялись в рамках НИР: по заданию Федерального агентства по образованию – «Развитие синергетической теории информации и моделирование поведения дискретных систем», 2010 г. – «Развитие теории самоорганизации систем на принципах упорядоченности и двойственности их структур», 2011 г.; гранта РФФИ, проект 11-07-98021 р_сибирь_а, «Обобщенная энтропия как мера определения структурного содержания и надежности технических систем»; гранта Хакасского государственного университета им. Н. Ф. Катанова, «Оценка реализации проектов на основе геометрического обобщения энтропии», 2010 г.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 разделов с выводами к ним, заключения, библиографического списка и приложений. Материал изложен на 140 страницах, содержит 3 таблицы, 12 рисунков и 2 приложения. Список цитируемой литературы содержит 94 наименования.
