Математическое и информационное обеспечение автоматизации принятия решений в социальной защите

• Автор: Вдовичев, Николай Михайлович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Казань
• Количество страниц: 151 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1. Основные задачи и функции Министерства социальной защиты.

1.2. Структура автоматизированной системы организационного управления технологическими процессами деятельности специалистов министерства социальной защиты.

1.3. Структура и состав системы поддержки принятия решений

1.4. Состав задач анализа информации социальной защиты

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ .

2.1 Математическая модель многомерного представления данных.

2.2 Методика построения математической модели многомерного представления данных

2.3 Методика построения инфологической модели хранилища данных.

2.4 Инфологическая модель метаданных многомерного представления данных
ГЛАВА 3. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
ПЛАНИРОВАНИЯ
3.1. Задача распределения капиталовложений на ремонт зданий.
3.1.1. Постановка и математическая модель задачи
3.1.2. Методы и алгоритмы решения задачи
3.1.2.1. Общий алгоритм решения задачи с помощью нейронной
сети Хопфилда
3.1.2.2. Общий генетический алгоритм с нейросетевой функцией
приспособленности
3.1.2.3. Общий алгоритм решения задачи методом ветвей и границ .
3.1.3. Построение нейронной сети Хопфилда для решения задачи
распределения капиталовложений с помощью генетического алгоритма с нейросетевой функцией приспособленности.
3.1.4. Решение задачи распределения капиталовложений методом
ветвей и границ
3.1.5. Пример решения задачи.
3.2. Задача перепрофилирования учреждений социального обслуживания
3.2.1. Математическая модель и метод решения задачи
3.2.2. Пример решения задачи.
ГЛАВА 4. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЯДА ЗАДАЧ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ МИНИСТЕРСТВА СОЦИАЛЬНОЙ ЗАЩИТЫ.
4.1. Построение хранилища данных для задачи исследования социальных выплат
4.2. Информационное обеспечение задач оптимизации.
4.2.1. Информационное обеспечение задачи распределения
капиталовложений.
4.2.2. Информационное обеспечение задачи перепрофилирования
учреждений социального обслуживания
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Выбрать средство разработки программного обеспечения. Выбрать СУБД для организации хранилища данных. Разработать программное обеспечение, реализующие функции подсистем СППР. Задачи статистического анализа направлены на количественную оценку социальной структуры населения районов и региона в целом, эффективности работы территориальных органов социальной защиты и Министерства. К ним относятся: построение распределений численности отдельных категорий населения, показателей уровня жизни пенсионеров, исследование обеспеченности гарантируемого государством дохода для отдельных категорий и др. Задачи группы статистического анализа базируются на методах статистики, теории статистических решений и кластерного анализа. Решение задач выявления тенденций и прогнозирования позволяют оценивать параметры социальной обстановки во времени, например: изменение распределений численности населения, демографической нагрузки, обеспеченности прожиточного минимума, размера средней пенсии и др. При этом используются методы построения и анализа динамических рядов, модели трендов для определения основных тенденций, методы прогнозирования на основе моделей трендов, нейросетсвые модели. Решение задач планирования позволяет определять размер необходимых ресурсов для реализации управленческих решений и распределять ресурсы среди объектов социальной защиты. Одни из наиболее часто встречающихся задач следующие: открытие и закрытие учреждений социального обслуживания, перепрофилирование уже существующих учреждений, распределение населенных пунктов между учреждениями, распределение средств на капитальный ремонт зданий учреждений социального обслуживания, планирование бюджетных средств. Задачи планирования должны базироваться на методах оптимизации. Для разработки программного обеспечения подсистемы обработки и представления данных СППР необходимо в соответствии с предметной областью уточнить постановки перечисленных задач, разработать соответствующее математическое и алгоритмическое обеспечение. Вторая глава посвящена разработке методик построения математической модели многомерного представления данных и инфологической модели хранилища системы поддержки принятия решений. Математическая модель многомерного представления данных строится с использованием теории множеств и включает следующие компоненты: Р={Р„Р2,. РЧ) - вектор показателей; ? НхМ(]} х. М^ . Особенностью предложенной математической модели многомерного представления данных является наличие вектора показателей и связи между уровнями измерений. Ун =|Я|-(^, + УР), где Ум- объем, необходимый для хранения координат одной ячейки, Ур - объем, необходимый для хранения показателей одной ячейки. Вычисленный на основе математической модели показатель позволяет определить характеристики технического обеспечения СПГ1Р. При построении систем поддержки принятия решения возможны ситуации, когда оперативные системы существуют или отсутствует. В настоящее время отсутствуют детальные методики проектирования инфологической модели хранилища данных. Методика построения инфологической модели хранилища в случае существования оперативных систем основана на интегральном анализе постановок аналитических задач и автоматизированных процессов организационной деятельности. Методика включает следующие этапы: 1) Системный анализ предметной области. Формирование перечня аналитических задач. Выбор технологических процессов организационной деятельности, соответствующих аналитическим задачам. Формирование для каждой задачи множеств входных и выходных параметров. Определение на основе анализа входных и выходных параметров минимально необходимого для решения задачи уровня детализации данных. Установление соответствия между параметрами аналитической задачи и атрибутами источника данных. Определение вектора показателей Р = (Р,). Формирование таблицы фактов - реляционного куба данных по схеме “звезда”. Формирование куба данных и описание его структуры в метаданных. Формирование многомерной базы данных с использованием СУБД, поддерживающих многомерный подход.