Математическое моделирование функционирования отделов вневедомственной охраны с оптимизацией их управления

• Автор: Зыбин, Дмитрий Георгиевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 180 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ и оптимизации систем ор лнизлционного управления.

1.1 Анализ методов моделирования и оггшмизации систем орпнизацонного управления.

1.2. Особенности использования модели массового обслуживания при оптимизации систем организационного управлення

1.3. Особенности методологии моделирования ОУ подразделениями ВО

1.4 Цель и задачи исследования

Основные выводы первой главы

ГЛАВА 2. ОПТИМИЗАЦИЯ МОДУЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ КАК СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

2.1. Структура модульного моделирования.

2.2. Разработка математических описаний моделей.

2.3 Методология проектирования организационных подсистем
Основные выводы второй главы
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОТДЕЛА ВНЕВЕДОМСТВЕННОЙ ОХРАНЫ.
3.1 Алгоритмизация структур ОУ ОВО
3.2. Алгоритмизация оптимизационных моделей.
3.3. Изменение системы организационного управления на основе оптимизации модели
3.4. Функциональный аспект описания систем управления охранной деятельностью отдела вневедомственной охраны
Основные выводы третьей главы
ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ И ОПТИМИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ОВО.
4.1. Реализация на программном уровне полученных алгоритмов
4.2. Анализ результатов СМО при оптимизации реальной системы.
4.3. Анализ оптимизации систем ОУ
4.4. Оценка эффективности внедрения организационного управления в деятельность подразделений вневедомственной охраны
Основные выводы четвертой главы
Основные результаты работы.
Литература


Анализ нашей системы целесообразно проводить интегральным методом, так как основными критериями являются числовые характеристики. Интегральный метод. Будем считать, что у нас от 1 до п требований начиная с момента / = 0. Ап ~ ? И'и. Для этого метода характерно следующее, что требования, поступающие в прибор в порядке их прибытия, выходят' из него точно в том же порядке. Следовательно, если в момент - ЬАп (п — 1)-е требование больше не находится в системе, то система не содержит ни одного требования и м/п=0. А для ? То есть, в этом случае п - е требование поступит в прибор в момент, когда его покидает (п - 1) - е требование, т. И'п = «п-1 - *АП если ип-1 - гАп й 0, (1. Ш = (1. Р{ип <*}, (1. Р{х < тА < х + (1х) = Ле~Лхс1х, (1. А(х) = Р{тА > х} = е'**. В (1. С другой стороны, ип_г и тА также независимы друг от друга. Действительно, ип_1время пребывания в системе (п — 1) - го требования зависит только от интервалов тл_1,тл_2,от которых тЛп не зависит. Тлп <Х} = /? РД < тЛп < ? Р{ип_1 < х + О. Рп(х) = /0°°а(ОСп_1(х + О^. Л/П + г? О#. ХХ — плотность вероятности длительности обслуживания п; по предположению она также не зависит от п. Уравнения (1. Рп(х) и бп(лг/. Формулы (1. В установившемся режиме функции У7 и б1 не зависят от /? Уравнения (1. При установившемся режиме ф < 1. Величина гр выражает степень насыщения системы (кроме того, она имеет то преимущество, что не зависит от выбора единицы измерения, чего нельзя сказать о Я или (1 и называется коэффициентом использования системы или за1рузкой. При ф < 1, средняя продолжительность обслуживания 1/Я больше средней длины интервала 1/[л между поступлениями требований установившегося режима не существует, а очередь растет неограниченно. Р{х) = ф/(1 - ф)ц . Точно так же получаем формулу для б (х): С(х) = 1 - . С *<*? В дальнейшем, это можно использовать для программирования модели и анализа результатов. Разработка модели состоит из двух этапов. На первом этапе проверяется правильность функционирование системы путем изменения параметров, с возможностью проверки и большего числа различных случаев, не заботясь об экономической значимости результатов. На втором этапе значения параметров, полученные моделированием, сравниваются с функционированием реального объекта []. СМС) интенсивность входного потока. Слабо исследованы системы с использованием субъективной компоненты («Начальник», «Исполнитель»). В [], [] приводится общий принцип построения модели для подобных систем, однако конкретное моделирование поведения человека реализуется непосредственно составителем модели. При моделировании действий руководителей организаций, при принятии управленческих решений, необходимо наделить сложные интеллектуальные системы, а именно экспертные системы. Решения, принимаемые обычными работниками можно описать элементарным интеллектом, т. Очень часто при моделировании объекта вставал вопрос о необходимости использования генератора случайных чисел для формирования входного сигнала системы, взаимодействий внутри ее и т. Первый арифметический метод, предложил Нейман, и суть его состоит в том, что берется некоторое произвольное число и возводится в квадрат; в полученном результате отбрасываются цифры с обоих концов, и этот процесс возведения в квадрат и отбрасывания цифр повторяется. При повторении этого процесса достаточное число раз, то середины квадратов х дают равномерно распределенную (РР) последовательность псевдослучайных чисел. Практически после п = операций получаем достаточно хорошую последовательность с распределением, мало равномерно распределенную отличающуюся от равномерного распределения рп = 1/, п = 0,1, . Другой метод состоит в построении РР последовательности из последовательных остатков *„4. Мс? Чтобы исключить опасность получения периодической последовательности, значения ей М берутся таким образом, чтобы период получался очень большим, например е = 5/? А/ = 2. Можно строго показать законность указанных методов, однако обычно качество последовательностей проверяется с помощью статистических критериев с отбрасыванием неподходящих частей, если они есть; впрочем, это бывает редко.