В статье рассматриваются методологические и методические основы теории мониторинга и управления структурной динамикой сложными объектами (СлО), включающие в себя полимодельные комплексы, комбинированные методы, алгоритмы, а также предложены новая интеллектуальная информационная технология (ИИТ), прикладные методики и инструментальные средства, её поддерживающие и предназначенные для автоматизированного проектирования систем наземно-космического мониторинга и управления сложными организационно-техническими объектами (СОТО) в различных условиях изменения обстановки, которые уже в настоящее время находят широкое применение на практике. Приводятся примеры практической реализации.
При решении сложных проблем широко используется системный анализ (СА). На начальных этапах СА на основе экспертных методов осуществляют анализ проблем/целей и получают структуры проблем/целей (СП/СЦ), качество которых обычно невысоко из-за наличия в них различного рода ошибок. Но именно от качества СП/СЦ зависит, та ли целереализующая система (ЦРС) и для достижения тех ли целей будет сформирована при решении проблемы. Научные основы системного анализа нельзя поэтому считать окончательно сложившимися. Методология, основывающаяся на логико-лингвистическом моделировании структурно-целевого анализа проблемных ситуаций — шаг в направлении формализации начальных этапов СА, повышения качества его результатов и надежности принимаемых в организационных системах решений в целом.
На сегодняшний день существует общее представление об интеллектуальном капитале, разработаны различные подходы к его измерению на микро- и макроуровне. Разработаны методы патентной аналитики для анализа технологических трендов. На концептуальном уровне известно, что существует взаимовлияние интеллектуального капитала и технологических трендов, но отсутствуют методические разработки для количественного оценивания такого влияния с использованием данных из различных источников. Цель исследования заключается в количественном оценивании взаимного влияния национального интеллектуального капитала и современных информационных технологий управления на макроуровне. Рассмотрены математические основания разделения компонентов интеллектуального капитала и технологий. Подтверждена гипотеза о статистической значимости взаимовлияния интеллектуального капитала и информационных технологий управления. Определена регрессионная зависимость, которая достаточно хорошо аппроксимируется линейной регрессией индекса интеллектуального капитала от логарифма индекса патентной активности страны в области IT-методов управления, что может быть интерпретировано как замедление роста индекса интеллектуального капитала при достижении определенного уровня патентной активности. Установлено, что чем более развита экономика, тем выше в ней уровень интеллектуального капитала и выше уровень распространения IT-методов управления. Явными исключениями из этой закономерности являются Китай и Индия. Китай, который относится к странам с доходом выше среднего уровня, демонстрируют более высокие, чем страны его уровня экономического развития, взаимосвязанные значения индекса интеллектуального капитала и распространенности IT-методов управления. Индия, занимающая 3-е место среди стран с уровнем дохода ниже среднего, имеет соизмеримые показатели развития интеллектуального капитала и распространения IT-методов управления со странами с уровнем дохода выше среднего. Дальнейшие исследования могут быть связаны с проверкой гипотез о возможности выявления предложенным методом количественных зависимостей между интеллектуальным капиталом и технологическим развитием. Необходима детализация выявленных зависимостей по кодам Международной патентной классификации и составляющим интеллектуального капитала, выявление зависимостей для других технологических областей.
Рассмотрена задача построения методологии оценки эффективности информационных систем и технологий, позволяющая количественно оценить результативность их применения. Особенностью информационных систем является их сервисный характер, что приводит к необходимости косвенного оценивания их эффективности через терминальный положительный эффект метасистемы, в интересах которой данная система была создана или адаптирована.
Приведен краткий обзор существующих подходов и методик к оцениванию эффективности информационных систем и технологий. Установлена неоднозначность используемых определений эффективности, и как следствие, сложности построения формализованной количественной методики ее оценивания.
Предложены количественные оценки эффективности информационной системы, учитывающие вероятностную природу исходных данных, используемых для построения этих оценок. Представлены варианты необходимых и достаточных критериев эффективности информационных систем, выраженные через эффективность метасистем, в интересах которых они функционируют.
В данной статье предлагается усовершенствованная методология и технология имитационных исследований сложных систем, как результат развития и совершенствования традиционной методологии. Основным отличием усовершенствованной методологии является последовательная автоматизация процесса исследования и интеграция всех программ в единый комплекс. Программные комплексы, создаваемые на основе данной методологии, позволили в среднем сократить в несколько раз время проведения исследования сложных систем и значительно увеличить круг потенциальных пользователей имитационного моделирования
1 - 5 из 5 результатов