Привет студент

 

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

Проектирование автоматизированной информационной системы таможенного оформления легковых транспортных средств, пересекающих Государственную границу РФ

Аннотация

 

В данной ВКР рассмотрен процесс разработки автоматизированной информационной системы для отдела оформления таможенного поста, а так же решается задача оптимизации штатной численности данного отдела.

Структура данной ВКР выглядит следующим образом.

В первом разделе проводится анализ деятельности Федеральной Таможенной службы. Рассматриваются информационные технологи, информационные системы и автоматизация процессов управления в таможенной службе.

Во втором разделе рассмотрены подходы, методы, модели, характеристики, этапы, компоненты моделируемой системы и выбор подходящих из них для реализации модели функционирования организации.

Третий раздел отражает построение моделирующей системы.

В четвертом разделе описан процесс проектирования автоматизированной информационной системы «Таможня+». Построена схема информационных потоков. Определен алгоритм функционирования системы.

В пятом разделе рассматривается процесс разработки программного средства. Описаны функциональное, техническое и программное обеспечение и требования к нему.

Шестой раздел описывает реализованное программное средство.

Работа выполнена печатным способом на 60 страницах с использованием 22 источников и содержит 14 рисунков.

Abstract

 

This final qualification work process of working out of the automated information system for department of registration of a customs post and as the problem of optimization of regular number of the given department dares is considered.

The structure of the final qualification work is as follows.

In the first section the analysis of activity of Federal Customs service is carried out. Information technologists, information systems and automation of managerial processes in customs service are considered.

In the second section approaches, methods, models, characteristics, stages, components of modelled system and a choice approaching of them for realization of model of functioning of the organization are considered.

The third section reflects construction of modeling system.

In the fourth section process of designing of the automated information system «Customs +» is described. The scheme of information streams is constructed. The algorithm of functioning of system is defined.

In the fifth section process of working out of a software is considered. Are described functional, technical both the software and requirements to it.

The sixth section describes the realized software.

The work contains 60 pages with 22 sources, with 14 illustrations.

 

Содержание

 

Введение……………………………………………………………………….....	6
1.Анализ деятельности Федеральной Таможенной Службы………………….	8
1.1 Анализ информационных систем таможенного оформления…………….	8
1.2 Информационные технологии и информационные системы таможенной службы……………………………………………………………………………	10
1.3 Автоматизация процессов управления в таможенной службе России…...	13
2 Основные понятия теории моделирования систем…………………………..	17
2.1 Принципы системного подхода в моделировании системы………………	17
2.2 Подходы к исследованию системы…………………………………………	19
2.3 Стадии разработки модели ………………………………………………….	22
2.4 Характеристики моделей системы………………………………………….	23
2.5 Цели моделирования системы………………………………………………	25
2.6 Обзор основных методов моделирования систем…………………………	27
3 Выбор модели функционирования организации…………………………….	32
3.1 Закон распределения Пуассона……………………………………………..	33
4 Проектирование автоматизированной информационной системы «Таможня +»……………………………………………………………………...	34
4.1 Постановка задачи…………………………………………………………...	34
4.2 Декомпозиция задачи………………………………………………………..	35
4.3 Выявление информационных потоков……………………………………...	35
4.4 Модель многоканальной системы массового обслуживания с отказами...	36
4.5 Модульная структура АИС………………………………………………….	39
5. Разработка программного средства…………………………………………..	40
5.1 Функциональное обеспечение………………………………………………	40
5.2 Техническое обеспечение автоматизированной системы…………………	41
5.3 Программное обеспечение…………………………………………………..	41
5.4 Требования к надежности…………………………………………………...	41
6. Практическая реализация поставленной задачи…………………………….	42
6.1 Руководство пользователю………………………………………………….	42
6.2 Решение поставленной задачи с использованием разработанного программного средства………………………………………………………….	45
Заключение…………………………………………………………………….....	46
Список использованной литературы……………………………………………	47
Приложение А…………………………………………………………………… Фрагмент кода программы, реализующий процесс имитационного моделирования…………………………………………………………………..	49   49

 

Введение

 

В сложных условиях существования современных организаций, когда значительную роль для эффективного функционирования организации играет стратегия ее развития, растет роль информации и ускоряется темп принятия решений. Развитие техники приводит усложнению процессов производства, ускорению процесса принятия управленческих решений. Прогресс экономики сегодня во многом определяется передовыми информационными технологиями. В наиболее развитых странах, переходящих от индустриального к информационному обществу, стремительное развитие информационных технологий проявляется в усилении информационного обеспечения в экономике и управлении и постоянной диверсификации информационного сектора.

Таможенное дело (таможенная деятельность) появилось и существует потому, что через границы государств перемещаются разнообразные виды товаров и транспортных средств. С возрастанием массы движимого имущества, которое обращается между разными странами, увеличиваются объем и значение таможенного дела.

Центральное место в общей проблеме модернизации таможенной системы занимает проблема оценки и, соответственно, повышения  эффективности ее системы управления. Одна из ключевых причин, определяющих наличие проблемы – низкий уровень автоматизации процессов оперативного, оперативно-стратегического и стратегического управления деятельностью таможенных органов. К задачам оценки эффективности и оптимизации деятельности таможенных органов добавляются вопросы приведения их штатной численности в соответствии с целями, функциями, задачами и объемами деятельности.

В настоящее время в соответствии с Целевой программой развития таможенной службы проводится кардинальная модернизация таможенной службы Российской Федерации, осуществляются меры по приведению ее, в соответствие растущему объему и многообразию внешнеэкономической деятельности, адаптации к нормам, принятым в международной практике таможенного дела.

Одним из рациональных, экономически целесообразных путей решения этой задачи является проведение комплекса мероприятий, направленных на совершенствование процедур таможенного оформления, повышение эффективности таможенного контроля и оперативного управления деятельностью таможенных органов за счет применения новых информационных технологий, создания перспективных и развития существующих технических средств и программного обеспечения.

Таким образом, актуальность выбранной мной темы дипломной работы связана с тем, что информация позволяет принимать обоснованные управленческие решения. В рамках системы таможенных органов, находящейся на стадии модернизации, данные о современном состоянии системы и прогноз на будущее увеличивает вероятность принятия правильного управленческого решения о штатной численности отдела оформления таможенной службы.

В данной работе моделируется система массового обслуживания организации – отдела оформления.  Для решения задачи будут использоваться методы имитационного моделирования.

Целью выполнения дипломной работы является:

- спроектировать автоматизированную информационную систему «Таможня+», позволяющую работать с БД и производить статистическую обработку данных.

           Для выполнения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

- разработать БД для хранения информации;

- разработать автоматизированную информационную систему для отдела оформления физических лиц, перемещающихся на легковых транспортных средствах, в пункте пропуска через Государственную границу РФ;

- изучить порядок перемещения легковых транспортных средств через таможенную границу и рассчитать штатную численность в соответствии с целями, функциями, задачами и объемами деятельности.

 

• Анализ деятельности Федеральной Таможенной Службы

 

1.1 Анализ информационных систем та­моженного оформления

 

 

В условиях глобализации экономики, расширения международной торговли существенно повышаются требования к качеству и скорости выполнения процедур таможенного оформления и контроля. Задачи, которые сегодня решает Федеральная таможенная служба Российской Федерации, связаны с необходимостью, с одной стороны, облегчить прохождение таможенных процедур для законопослушных участников внешнеэкономической деятельности, с другой - противодействовать совершению противоправных действий и злоупотреблений при перемещении товаров и транспортных средств. Наряду с организационными мерами, которые предпринимаются для этого на уровне Правительства РФ и таможенного ведомства, серьезную помощь в совершенствовании процедур таможенного контроля оказывают современные информационные технологии.

Ранее в таможенных органах действовали информационные системы, которые повторяли иерархическую структуру ведомства "центральный аппарат - региональные управления - таможни - таможенные посты". Хранение и обработка информации, касающейся таможенных процедур, выполнялись на каждом из этих уровней. На пунктах пропуска существовал набор разрозненных АРМ, информация из товаросопроводительных документов вводилась вручную. Для последующей обработки информация по цепочке пересылалась на уровень таможни, затем регионального управления и, наконец, центрального аппарата. Такая система имела целый ряд недостатков. Прежде всего, сама процедура таможенного оформления занимала длительное время - до четырех-пяти часов на одно транспортное средство. В процессе ручного ввода и пересылки информации с уровня на уровень возникали ошибки, обнаружить которые подчас удавалось уже после того, как транспортное средство покинуло пункт пропуска. Кроме того, поддержка автоматизированных систем на всех уровнях требовала дополнительных затрат на вычислительную технику и наличия подготовленных специалистов на местах.

           С учетом всех этих факторов в ФТС была поставлена цель - упростить систему автоматизации основных таможенных процедур и сделать ее максимально централизованной. Все разработанные программные комплексы являются подсистемами Единой автоматизированной информационной системы таможенных органов (ЕАИС) и функционируют во взаимосвязи между собой и с другими подсистемами. В частности, они взаимодействуют с системой управления рисками, развитию которой ФТС придает большое значение.

В первую очередь новая система внедрялась на наиболее загруженных таможенных постах европейской части страны. Таможенным органам удалось значительно ускорить процедуру прохождения таможенного контроля и ликвидировать длинные очереди транспортных средств.

Немаловажно и то, что благодаря системе автоматизации основных таможенных процедур снимается проблема нехватки высококвалифицированных технических кадров на местах. Пользователям клиентских рабочих мест таможен и пунктов пропуска вовсе не обязательно иметь высокую квалификацию в области компьютерных технологий - достаточно базовых навыков. Все сложные функции по обработке информации перенесены на уровень региональных таможенных управлений и центрального аппарата.[1]

В настоящее время в пунктах пропуска через таможенную границу таможенного союза на территории Российской Федерации успешно функционирует Комплекс программных средств (КПС) «Авто-Транспорт. Оформление». Данное программное средство предназначено для функционирования на уровнях таможни и таможенного поста, имеет различные конфигурации для эксплуатации в пограничных и внутренних таможенных органах. КПС позволяет организовать учет въезда–выезда автотранспортных средств на международных автомобильных пунктах пропуска.

КПС «Авто-Транспорт. Оформление» оформляет различные таможенные документы: удостоверение ввоза транспортного средства (УВТС), таможенный приходный ордер (ТПО), паспорт транспортного средства (ПТС), паспорт шасси транспортного средства (ПШТС), паспорт самоходной машины (ПСМ), документ контроля доставки (ДКДТС).

КПС «Авто-Транспорт. Оформление» позволяет производить начисление и взимание таможенных платежей. Сбор информации обеспечивается на уровнях проведения операций таможенного оформления и таможенного контроля (таможенный пост, ОТОиТК) с последующей ее передачей вверх по таможенной иерархии (таможня – внутри КПС, РТУ, ГНИВЦ – внутри АС «Авто-Транспорт»).

Информационный обмен с программными средствами таможенного оформления и контроля осуществляется на основании утвержденных в ФТС России интерфейсов взаимодействия.

При анализе КПС «Авто-Транспорт. Оформление»  выявились задачи, неохваченные данным ПС. Так как товаропоток в пунктах пропуска имеет сезонный характер, а штатная численность отдела оформления постоянная, то  потребность в человеко-ресурсах распределена неравномерно в течение года. При большом количестве пересечений границы транспортными средствами - это приводит к увеличению времени на таможенное оформление и количеству ошибок, созданию очередей, возникновению конфликтных ситуаций с участниками ВЭД. При меньшем потоке транспортных средств занятость сотрудников отделов оформления уменьшается, что приводит к неэффективному использованию человеко-ресурсов, увеличению свободного времени инспекторов, которое может привести к возникновению коррупционных правонарушений и тд.

 

1.2 Информационные технологии и информационные системы таможенной службы

 

 

Как и во многих других сферах человеческой деятельности, революционные сдвиги в части ускорения обработки, анализа, накопления информации были вы­званы появлением компьютерных технологий.

Важный этап становления компьютерных технологий связан с появлением полупроводниковых элементов. Развитие аппаратного обеспечения компьютеров сказалось и на их программном обеспечении. Выполнение каждой программы стало включать большое количество вспомогательных работ: загрузку нужного транслятора языка программирования, запуск транслятора и получение результирующей программы в машинных кодах, связы­вание программы с библиотечными подпрограммами, загрузку программы в опе­ративную память, запуск программы, вывод результатов на периферийное уст­ройство.

Массовое внедрение в сферу управления предприятием автоматизирован­ных рабочих мест началось в 80-е гг. XX века и определялось появлением соот­ветствующих языков программирования, позволяющих с помощью генераторов запросов, отчетов, экранных форм, диалога быстро разрабатывать удобные для пользователей приложения.

В начале 80-х гг. в наиболее развитых странах мира таможенные службы были вынуждены ускоренными темпами осуществлять переход от индивидуаль­ных вычислительных средств и локальных сетей к созданию корпоративных ин­формационных систем управления. Так, например, одной из реализованных в 1984 г. автоматизированных систем в США является автоматизированная ком­мерческая система таможни ACS (Automated Commercial System). ACS - очень большая и сложная система с более чем 380 млн. записей в информационной ба­зе, которая обслуживает приблизительно 1200 торговых пользователей, 4 другие страны (кроме США), 40 других агентств, 10 000 как в интерактивном, так и в па­кетном режиме. Подкомпоненты ACS интегрируются на уровне единых баз дан­ных.

Основным направлением развития зарубежных таможенных инфор­мационных систем является внедрение и поддержка систем управление рисками, а также электронного декларирования. В некоторых случаях эти системы дейст­вуют объединено, в некоторых пока раздельно.

В России начало системной информатизации таможенной службы при­шлось на 90-е гг. XX века - период перехода к широкомасштабному использова­нию интегрированных сетевых ресурсов, к распределенной технологии обработки и хранения данных. Повышенный уровень угроз, существующих при передаче данных по сетям, особенно по публичным, таким как Интернет, определил на этом этапе приоритетность средств обеспечения информационной безопасности.[4]

Таможенная деятельность неразделимо связана с возникновением, разви­тием и регулированием торговли. Эффективность регулирования и управления торговыми отношениями всегда определялась качеством технологий обмена, об­работки, учета и накопления экономической информации.

Понятие информации является чрезвычайно емким и широко распространенным, особенно в настоящее время, когда информатика, информационные технологии, компьютеры сопровождают человека, чуть ли не с рождения.

Сам термин «информация» происходит от латинского слова information -разъяснение, осведомление, изложение. В широком смысле информация - это сведения, знания, сообщения, являющиеся объектами хранения, преобразования, передачи и помогающие решить поставленную задачу.

Информация - важнейший стратегический ресурс. Информационное поле внешнеэкономической деятельности включает в себя совокупность самых разно­образных и разнородных информационных ресурсов, информационных потоков, алгоритмов и технологий их передачи, контроля и обработки.

Под технологией в широком смысле понимают науку о производстве мате­риальных благ, включающую три аспекта: информационный, инструментальный и социальный. Информационный аспект включает описание принципов и методов производства, инструментальный - орудия труда, с помощью которых реализует­ся производство, социальный - кадры и их организацию. В более узком промыш­ленном смысле технология рассматривается как последовательность действий над предметом труда в целях получения конечного результата.

Под информационной технологией понимается система методов и способов сбора, накопления, хранения, поиска и обработки информации на основе применения средств вычислительной техники. Особенность информационных технологий состоит в том, что в ней и предметом, и продуктом труда является информация, а орудиям труда - средства вычислительной техники и связи. Информационная технология как наука о производстве информации возникла именно потому, что информация стала рассматриваться как вполне реальный производственный ресурс наряду с другими материальными ресурсами.

Понятие информационной технологии, неотделимо от среды, в которой она реализована, т.е. от технической и программной среды. Интеграция достижений человечества в области средств связи, обработки, накопления и отображения информации способствовала формированию автоматизированных информационных технологий.

Основу автоматизированных информационных технологий составляют следующие технические достижения:

• создание средств   накопления    больших   объемов    информации    на машинных носителях;
• создание различных средств связи, таких как радио- и телевизионная связь, телекс,   телефакс,   цифровые   системы   связи,   компьютерные   сети, космическая  связь,  позволяющих  воспринимать,  использовать  и  передавать информацию практически в любой точке земного шара;
• создание компьютера,    особенно    персонального,    позволяющего    по определенным     алгоритмам     обрабатывать     и     отображать     информацию, накапливать и генерировать знания.

Автоматизированные информационные технологии направлены на увеличение степени автоматизации всех информационных операций и, следовательно, на ускорение научно-технического прогресса общества.

Таможенная информационная система по своему составу напоминает предприятие по переработке данных и производству выходной информации. Как и в любом производственном процессе, в таможенной информационной системе присутствует технология преобразования исходных данных в результатную ин­формацию.

Таможенная информация характеризуется большим объемом, многократ­ным использованием, обновлением и преобразованием, большим числом логиче­ских операций и математических расчетов для получения многих видов резуль­татной информации. Получатель таможенной информации оценивает ее в зави­симости от того, для какой задачи информация будет использована. Поэтому ин­формация обладает свойством относительности. При оценке информации раз­личают различные аспекты: синтаксический, семантический и прагматический.

Синтаксический аспект связан со способом представления информации вне зависимости от ее смысловых и потребительских качеств. На синтаксическом уровне рассматриваются формы представления информации, предназначенной для передачи и хранения. Обычно информация, предназначенная для передачи, называется сообщением. Характеристики процессов преобразования сообщения, предназначенного для передачи, определяют синтаксический аспект информации.

Информацию, рассмотренную только относительно синтаксического аспек­та, часто называют данными.

Семантический аспект передает смысловое содержание информации и соотносит ее с ранее накопленной информацией. Смысловые связи между сло­вами и другими элементами языка отражает словарь - тезаурус.

Прагматический аспект отражает возможность достижения поставленной цели с учетом полученной информации.

Основной задачей внедрения информационных технологий в ФТС является управление информацией внутри таможенной системы в интересах повышения эффективности таможенного оформления и контроля, создания максимально бла­гоприятных условий для участников внешнеэкономической деятельности, при мак­симальном выявлении осуществляемых ими нарушений таможенных правил. Основным направлением развития современных отечественных и зарубежных информационных таможенных систем является внедрение технологий электрон­ного декларирования, интегрированных с системами управления риском. Приме­нение систем управления таможенными рисками требует широкомасштабной от­крытой интеграции информационных систем таможни с информационными систе­мами других министерств и ведомств, с силовыми структурами других стран.

Особую роль информационных технологий в таможенном деле подчеркива­ет тот факт, что Таможенном кодексе (ТК) Российской Федерации есть отдельный раздел, посвященный информационным технологиям. Ни в одном другом кодексе подобного раздела нет. Новый ТК создал правовую базу, позволяющую использо­вать новые формы таможенного оформления и контроля для перехода от стадии эксперимента к практическому применению электронного декларирования и прак­тики управления рисками. Статья 124 ТК оговаривает возможность декларирова­ния электронным способом. Принципиально значимой для развития информаци­онных технологий в ТК является ст. 425, которая говорит о возможности пред­ставления документов на расстоянии с использованием телекоммуникационных систем. В Федеральном законе «Об информации, информатизации и защите ин­формации» дано понятие документированной информации - «зафиксированная на материальном носителе информация с реквизитами, позволяющими ее иден­тифицировать» и информационных ресурсов - «отдельные документы и отдель­ные массивы документов, документы и массивы документов в информационных системах».

Также в данном законе в ст. 12 определен порядок отношения между поль­зователем и владельцем информационных ресурсов при предоставлении инфор­мационных   ресурсов:   «Владельцы   информационных   ресурсов   обеспечивают пользователей (потребителей) информацией из информационных ресурсов на ос­нове законодательства, уставов указанных органов и организаций, положений о них, а также договоров на услуги по информационному обеспечению». Положения закона не определяют порядок подачи электронных документов и меры ответст­венности. Но, как видно из статьи, эти пункты необходимо оговорить в заключае­мых соглашениях по информационному обмену. Создание нормативно-правового обеспечения является наиболее важной частью создания системы и организации обменом электронными документами.      [10,16]                                                                                           

                                              

1.3 Автоматизация процессов управления в таможенной службе России

 

 

Таможенное дело государства составляют его таможенная политика, а также порядок и условия перемещения через таможенную границу товаров, транспортных средств, взимания таможенных платежей, таможенного оформления, таможенный контроль и другие средства проведения таможенной политики.

Анализ деятельности таможенной службы России показал, что за достаточно короткий срок она завершила этап своего становления, однако проблема исследования ее деятельности приобретает все большую остроту и значимость. Современная таможенная система занимает строго определенное место в экономической системе Российского государства. Вместе с тем она имеет ряд недостатков, наличие которых отражается на качестве и оперативности таможенного обслуживания участников ВЭД, создает проблемы с наполнением доходной части государственного бюджета, а  также приводит к нарушениям таможенных правил и увеличению числа преступлений в сфере таможенной деятельности. Устранение указанных недостатков и создание высокоэффективной таможенной службы, отвечающей как внутренним, так и внешним интересам России, является главной целью модернизации таможенных органов.

Центральное место в общей проблеме модернизации таможенной системы занимает проблема оценки и, соответственно, повышения  эффективности ее системы управления. Одна из ключевых причин, определяющих наличие проблемы – низкий уровень автоматизации процессов оперативного, оперативно-стратегического и стратегического управления деятельностью таможенных органов. К задачам оценки эффективности и оптимизации деятельности таможенных органов добавляются вопросы приведения их штатной численности в соответствии с целями, функциями, задачами и объемами деятельности.

В настоящее время вопросы автоматизации частично решаются в рамках единой автоматизированной информационной системы (ЕАИС) ФТС России. При этом в ЕАИС реализованы лишь некоторые отдельные задачи, такие как автоматизация функций ввода информации, ее обработки, хранения, контроля, формирования отчетов и других информационно-справочных документов о деятельности таможенных органов.

Популярное среди бизнес-аналитиков выражение "автоматизация хаоса порождает автоматизированный хаос" наиболее точно отражает результаты попыток внедрения информационной системы без проведения предварительного бизнес-обследования предприятия, в том числе и такого как ФТС России. Только грамотно регламентированная и экономически эффективная организация существующих таможенных процессов в структуре ФТС России может привести к реальной отдаче от внедрения такой корпоративной информационной системы как ЕАИС.

Таким образом, первый обязательный этап создания ЕАИС – анализ и необходимая реорганизация деятельности таможенной службы. Такое обследование эффективно выявляет плохо формализуемые, а значит, заведомо слабые места в организации таможенной службы и позволяет спланировать  комплекс мер по реорганизации таможенных процессов.

В результате обследования должно быть сформировано формализованное представление структуры таможенных процессов, потоков данных, описание информационной модели и классов используемых документов, позволяющие сделать выводы и вынести конкретные рекомендации о необходимости  реорганизации процессов, связанных с внедрением корпоративной информационной системы.

В качестве средств описания моделей  в зависимости от специфики задачи могут использоваться диаграммы функционального моделирования, потоков данных и универсальные языки моделирования (UML).

Решение задач информационного обеспечения и автоматизации управления в ФТС России целесообразно проводить на основе единой концептуальной платформы, как показано на рисунке 1.

 

 

Рисунок 1 - Структурно-функциональная схема автоматизации процессов управления таможенной службой

 

В структуре комплекса задач автоматизации системы управления таможенного органа выделяют следующие:

Информационно-расчетные подзадачи – задачи сбора и обработки статистики внешнеэкономической деятельности, специальной таможенной статистики, специальной статистики о технологии таможенной деятельности.

Системный анализ деятельности таможенного органа – количественный многофакторный сравнительный анализ показателей деятельности таможенных постов, таможен, региональных таможенных управлений и таможенной системы в целом, оценка результатов ее модернизации и развития.

Поддержка принятия решений сотрудниками таможенного органа в целях оперативного управления на основе мониторинга и прогнозирования параметров ВЭД, моделирования вариантов принимаемых решений и оценки их эффективности, формирования банков оптимальных оперативно-ситуационных моделей ВЭД, таможенной деятельности, таможенных технологий и др.

Планирование и программно-целевое управление путем выявления проблемных вопросов в деятельности таможенного органа, исследования факторов, влияющих на деятельность таможенного органа, моделирования и оценки стратегий и модернизации таможенной системы, обоснования целевых направлений, формирования программ, программных направлений и мероприятий модернизации ТС России, моделирования и оценки эффективности планируемых решений.

Как видно, одним из центральных и наиболее сложных компонентов в решении задач автоматизации и оценки эффективности системы управления таможенного органа является модельное представление таможенного органа как объекта исследования. На основе целостно-эволюционного подхода разработаны и детализированы различные аспекты процесса создания и использования моделей таможенного органа. Дан методологический аппарат для преодоления размерности объекта моделирования и формирования знаний в условиях его эволюции. Под знанием понимается любая структурированная информация о таможенной деятельности, включая различные модели и закономерности деятельности таможенного органа, а также технологии интеграции знаний (когнитивные технологии).[17]

В рамках такого подхода модель таможенного органа является объектом, инструментом и результатом исследования таможенной деятельности, а и решении конкретных задач – полигоном для принятия различных управленческих решений.

 

• Основные понятия теории моделирования систем

 

2.1 Принципы системного подхода в моделировании системы

 

 

Моделирование начинается с формирования предмета исследований - системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднозначность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей исследователя. Отличительной особенностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования; оно становится неотъемлемой частью всего жизненного цикла системы. Объясняется это в первую очередь технологичностью моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники: достаточно высокой скоростью получения результатов моделирования и их сравнительно невысокой себестоимостью.

В настоящее время при анализе и синтезе сложных (больших) систем получил развитие системный подход, который отличается от классического (или индуктивного) подхода. Последний рассматривает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует (конструирует) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды в объект моделирования, как показано на рисунке 2.[11]

 

 

Рисунок 2 -  Интерпретация мира в нашем понимании

Специалисты по проектированию и эксплуатации сложных систем имеют дело с системами управления различных уровней, обладающими общим свойством - стремлением достичь некоторой цели. Эта особенность учтена в следующих определениях системы. Системные исследования — термин, введенный в 70-х гг. ХХ века для обобщения прикладных научных направлений, связанных с исследованием и проектированием сложных систем. Системный анализ  признается в настоящее время наиболее конструктивным из направлений системных исследований. Этот термин впервые появился в 1948 г. в работах корпорации RAND в связи с задачами военного управления. Система есть множество компонент, взаимодействующих друг с другом и служащих общему назначению, или цели. Система имеет характеристики, изображенные на рисунке 3.

 

Рисунок 3 - Характеристики системы

 

 

Система имеет следующие основные характеристики:

• компоненты;
• взаимодействия;
• граница;
• цель;
• внешняя среда;
• вход;
• выход;
• интерфейс;
• ограничения.

При системном подходе к моделированию систем необходимо, прежде всего, четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.[11]

2.2 Подходы к исследованию системы

 

Важным для системного подхода является определение структуры системы — совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т. е. когда изучаются функции системы. В соответствии с этим наметился ряд подходов к исследованию структуры системы с ее свойствами, к которым следует прежде всего отнести структурный и функциональный. При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры — это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов. Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели. При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести количественные и качественные характеристики систем. Для количественной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные характеристики системы находятся, например, с помощью метода экспертных оценок. Когда проводятся исследования по разработке имитационной модели реальной системы, невозможно моделировать сразу всю систему в целом. Вначале моделируются подсистемы, которые имеют отношение к исследуемой проблеме. Они включают части системы на различных уровнях детализации. Графически это можно представить в виде пирамиды управления, изображенной на рисунке 4. Коллекция выделенных областей формирует те части системы, которые включены в модель.[18]

 

 

 

Рисунок 4 – Пирамида управления

Модель симуляции, в основном, используется для изучения реальной системы, которая пока не существует. В особенности, интересны измерения количественных характеристик функционирования системы для изучения возможных значений входных параметров. Такие количественные измерения функционирования очень полезны для процессов принятия управленческих решений. Основные шаги включают выполнение упражнений симуляции. Все соответствующие переменные изучаемой системы организованы в две группы. Те которые рассматриваются как данные, которыми нельзя манипулировать (неуправляемые переменные) и те, которыми можно манипулировать так, чтобы прийти к решению (управляемые переменные). Различие между управляемыми и неуправляемыми переменными зависит в основном от точки зрения на изучение системы. Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Такой классический подход может быть использован при создании достаточно простых моделей. Реальный объект, подлежащий моделированию, разбивается на отдельные подсистемы, т. е. выбираются исходные данные для моделирования и ставятся цели, отображающие отдельные стороны процесса моделирования. По отдельной совокупности исходных данных  ставится цель моделирования отдельной стороны функционирования системы, на базе этой цели формируется некоторая компонента будущей модели. Совокупность компонент объединяется в модель. Таким образом, разработка модели  на базе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Поэтому классический подход может быть использован для реализации сравнительно простых моделей, в которых возможно разделение и взаимно независимое рассмотрение отдельных сторон функционирования реального объекта. Для модели сложного объекта такая разобщенность решаемых задач недопустима, так как приводит к значительным затратам ресурсов при реализации модели на базе конкретных программно-технических средств. Можно отметить две отличительные стороны классического подхода: наблюдается движение от частного к общему, создаваемая модель (система) образуется путем суммирования отдельных ее компонент и не учитывается возникновение нового системного эффекта. С усложнением объектов моделирования возникла необходимость наблюдения их с более высокого уровня. В этом случае наблюдатель (разработчик) рассматривает данную систему как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т. е. системы более высокого ранга, и вынужден перейти на позиции нового системного подхода, который позволит ему построить не только исследуемую систему, решающую совокупность задач, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасистемы. Например, если ставится задача проектирования АСУ предприятием, то с позиции системного подхода нельзя забывать о том, что эта система является составной частью АСУ объединением. Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей, пропорциональных их значимости, на всех этапах исследования системы и построения модели. Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного - формулировки цели функционирования. На основе исходных данных, которые известны из анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования к модели системы. На базе этих требований формируются ориентировочно некоторые подсистемы, элементы и осуществляется наиболее сложный этап синтеза - выбор составляющих системы, для чего используются специальные критерии выбора. При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы. Эффективность обычно определяется как некоторая разность между какими-то показателями ценности результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.[5]

 

• Стадии разработки модели

 

Стадии разработки моделей разделяют на макропроектирование и микропроектирование. На стадии макропроектирования, на основе данных о реальной системе  и внешней среде строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения модели системы, выбирается модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели  реальной системы. Построив модель системы и модель внешней среды, на основе критерия эффективности функционирования системы в процессе моделирования выбирают оптимальную стратегию управления, что позволяет реализовать возможности модели по воспроизведению отдельных сторон функционирования реальной системы.

Стадия микропроектирования в значительной степени зависит от конкретного типа выбранной модели. В случае имитационной модели необходимо обеспечить создание информационного, математического, технического и программного обеспечений системного моделирования. На этой стадии можно установить основные характеристики созданной модели, оценить время работы с ней: затраты ресурсов для получения заданного качества соответствия модели процессу функционирования системы.

Независимо от типа используемой модели  при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода:

1) пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели;

2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик;

3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования;

4) целостность отдельных обособленных стадий построения модели.

Модель должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. Цель может быть сформулирована качественно, тогда она будет обладать большей содержательностью и длительное время может отображать объективные возможности данной системы моделирования. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отображает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение цели.

Построение модели относится к числу системных задач, при решении которых синтезируют решения на базе огромного числа исходных данных, на основе предложений больших коллективов специалистов. Использование системного подхода в этих условиях позволяет не только построить модель реального объекта, но и на базе этой модели выбрать необходимое количество управляющей информации в реальной системе, оценить показатели ее функционирования и тем самым на базе моделирования найти наиболее эффективный вариант построения и выгодный режим функционирования реальной системы.

 

 

• Характеристики моделей системы

 

 

  В качестве объекта моделирования выступают сложные организационно-технические системы, которые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель  также становится системой и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее:

1) цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта;

2) сложность, которую, учитывая, что модель является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков;

3) целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой, включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом;

4) неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации и т. д. Основной характеристикой неопределенности служит такая мера информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы. При моделировании основная цель — получение требуемого соответствия модели реальному объекту и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью. Таким образом, понятие неопределенности, характеризующее большую систему, применимо к модели М и является одним из ее основных признаков;

5) поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению - непрерывные и дискретные и т. д. Поведенческая страта рассмотрения системы S позволяет применительно к модели оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя;

6) адаптивность, которая является свойством высокоорганизованной системы. Благодаря адаптивности удается приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды. Применительно к модели существенна возможность ее адаптации в широком спектре возмущающих воздействий, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным;

7) организационная структура системы моделирования, которая во многом зависит от сложности модели и степени совершенства средств моделирования. Одним из последних достижений в области моделирования можно считать возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов. Необходимы оптимальная организационная структура комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечений системы моделирования, оптимальная организация процесса моделирования, поскольку следует обращать особое внимание на время моделирования и точность получаемых результатов;

8) управляемость модели, вытекающая из необходимости обеспечивать управление со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. В этом смысле наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов. Управляемость системы тесно связана и со степенью автоматизации моделирования.

В настоящее время получили применение системы моделирования, отличающиеся высокой степенью автоматизации процесса моделирования, когда наряду с программными средствами управления машинным моделированием используется возможность мультимедийного общения исследователя с процессом моделирования.

Возможность развития модели, которая исходя из современного уровня науки и техники позволяет создавать мощные системы моделирования  для исследования многих сторон функционирования реального объекта. Однако нельзя при создании системы моделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня. Необходимо предусматривать возможность развития системы моделирования как по горизонтали в смысле расширения спектра изучаемых функций, так и по вертикали в смысле расширения числа подсистем, т. е. созданная система моделирования должна позволять применять новые современные методы и средства. Естественно, что интеллектуальная система моделирования может функционировать только совместно с коллективом людей, поэтому к ней предъявляют эргономические требования.[10]

2.5 Цели моделирования системы

 

Одним из наиболее важных аспектов построения систем моделирования является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании — это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.

Для упрощения модели цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Можно указать целый ряд примеров целей моделирования в области сложных систем. Например, для отдела приема заявок весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно- календарного планирования, перспективного планирования и здесь также могут быть успешно использованы методы моделирования.

Если цель моделирования ясна, то возникает следующая проблема, а именно проблема построения модели. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта. В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки.

Если модель построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т. е. реализацию модели, основные задачи которой — минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности.

Для правильно построенной модели  характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы, не существенные для данного исследования. Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый «заместитель» оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь некоторых свойств реального объекта. Основы научного подхода к моделированию систем представлены на рисунке 5.

 

Рисунок 5 - Основы научного подхода к моделированию систем

 

 

Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов существует большая группа сложных научно-технических проблем, к основным из которых можно отнести следующие: идентификацию реальных объектов, выбор вида моделей, построение моделей и их машинную реализацию, взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента, проверку правильности полученных в ходе моделирования результатов, выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования. В зависимости от объекта моделирования и вида используемой модели эти проблемы могут иметь разную значимость.

В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация, в других - проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случае имитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследователя может привести к ошибочным результатам моделирования.

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.[11]

Если в ходе моделирования существенное место занимает реальный физический эксперимент, то здесь весьма важна и надежность используемых инструментальных средств, поскольку сбои и отказы программно-технических средств могут приводить к искаженным значениям выходных данных, отображающих протекание процесса. И в этом смысле при проведении физических экспериментов необходимы специальная аппаратура, специально разработанное математическое и информационное обеспечение, которые позволяют реализовать диагностику средств моделирования, чтобы отсеять те ошибки в выходной информации, которые вызваны неисправностями функционирующей аппаратуры. В ходе машинного эксперимента могут иметь место и ошибочные действия человека-оператора. В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономического обеспечения процесса моделирования.[22]

 

2.6 Обзор основных методов моделирования систем

 

         В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов. Классификация видов моделирования представлена на рисунке 6.

 

 

Рисунок 6 - Классификация видов моделирования систем

В зависимости от формы представления объекта можно выделить мысленное и реальное моделирование.

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в виде наглядного, символического и математического.

При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.

Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.

Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы S математическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая модель.

Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий.

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическим методом наталкивается на значительные трудности, которые часто бывают непреодолимыми. Поэтому, желая использовать аналитический метод, в этом случае идут на существенное упрощение первоначальной модели, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. Такое исследование на упрощенной модели аналитическим методом помогает получить ориентировочные результаты для определения более точных оценок другими методами. Численный метод позволяет исследовать по сравнению с аналитическим методом более широкий класс систем, но при этом полученные решения носят частный характер. Численный метод особенно эффективен при использовании компьютера.

В настоящее время распространены методы машинной реализации исследования характеристик процесса функционирования больших систем. Для реализации математической модели на ЭВМ необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм.

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы.

Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерыв­ных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др., которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В настоящее время имитационное моделирование - наиболее эффективный метод исследования больших систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования.

Когда результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели процесса функционирования системы, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей статистической обработкой информации и целесообразно в качестве метода машинной реализации имитационной модели использовать метод статистического моделирования.         Первоначально был разработан метод статистических испытаний, пред­ставляющий собой численный метод, который применялся для моделирования случайных величин и функций, вероятностные характеристики которых совпадали с решениями аналитических задач (такая процедура получила название метода Монте-Карло). Затем этот прием стали применять и для машинной имитации с целью исследования характеристик процессов функционирования систем, подверженных случайным воздействиям, т. е. появился метод статистического моделирования. Таким образом, методом статистического моделирования будем в дальнейшем называть метод машинной реализации имитационной модели, а методом статистических испытаний (Монте-Карло) — численный метод решения аналитической задачи.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи анализа больших систем, включая задачи оценки: вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных параметров системы. Имитационное моделирование может быть положено также в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза больших систем, когда требуется создать систему, с заданными характеристиками при определенных ограничениях, которая является оптимальной по некоторым критериям оценки эффективности.

При решении задач машинного синтеза систем на основе их имитационных моделей помимо разработки моделирующих алгоритмов для анализа фиксированной системы необходимо также разработать алгоритмы поиска оптимального варианта системы. Далее в методологии машинного моделирования будем различать два основных раздела: статику и динамику,— основным содержанием которых являются соответственно вопросы анализа и синтеза систем, заданных моделирующими алгоритмами.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование при анализе и синтезе систем позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой комбинированный подход позволяет охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием только аналитического и имитационного моделирования в отдельности.[15]

  

3. Выбор модели функционирования организации

 

 

Теория массового обслуживания занимается изучением процессов, связанных с массовым обслуживанием, разработкой методов решения типичных задач массового обслуживания.

В этой теории поясняется, что обслуживать необходимо кого-либо или что-либо, что определяется понятием «заявка (требование) на обслуживание», а операции обслуживания выполняются кем-либо или чем-либо, называемыми каналами (узлами) обслуживания. Роль заявок в данной организации выполняют транспортные средства и их владельцы, а роль каналов обслуживания — инспекторы таможенной службы отдела оформления.

Заявки в силу массовости поступления на обслуживание образуют потоки, которые до выполнения операций обслуживания называются входящими, а после возможного ожидания начала обслуживания, т.е. простоя в очереди, образуют потоки обслуживания в каналах, а затем формируется выходящий поток заявок. В целом совокупность элементов входящего потока заявок, очереди, каналов обслуживания и выходящего потока заявок образует простейшую одноканальную систему массового обслуживания — СМО.

 Процедура обслуживания считается завершенной, когда заявка на обслуживание покидает систему. Продолжительность интервала времени, требуемого для реализации процедуры обслуживания, зависит в основном от характера запроса заявки на обслуживание, состояния самой обслуживающей системы и канала обслуживания.

В систему массового обслуживания поступает большое количество заявок в случайные моменты времени, длительность обслуживания которых также является случайной величиной. Последовательное поступление заявок в систему обслуживания называется входящим потоком заявок, а последовательность заявок, покидающих систему обслуживания,— выходящим потоком.

Случайный  характер  потока  заявок (требований),  а  также,  в  общем  случае,  и длительности  обслуживания  приводит  к  тому,  что  в  системе  массового  обслуживания происходит  случайный  процесс.  По  характеру  случайного  процесса,  происходящего  в системе массового обслуживания (СМО), различают системы марковские и немарковские.

В  марковских  системах  входящий  поток  требований  и  выходящий  поток  обслуженных требований (заявок)  являются  пуассоновскими.  Пуассоновские  потоки  позволяют  легко описать и построить математическую модель  системы массового обслуживания. Данные модели  имеют  достаточно  простые  решения,  поэтому  большинство  известных приложений  теории  массового  обслуживания  используют  марковскую  схему.  В  случае немарковских  процессов  задачи  исследования  систем  массового  обслуживания значительно  усложняются  и  требуют  применения  статистического  моделирования, численных методов.

Случайный характер распределения длительности выполнения операций обслуживания наряду со случайным характером поступления требований на обслуживание приводит к тому, что в каналах обслуживания протекает случайный процесс, который может быть назван (по аналогии с входным потоком заявок) потоком обслуживания заявок или просто потоком обслуживания.

Заявки, поступающие в систему обслуживания, могут покинуть ее и будучи не обслуженными. Например, если покупатель не найдет в магазине нужный товар, то он покидает магазин, будучи не обслуженным. Покупатель может покинуть магазин также, если нужный товар имеется, но большая очередь, а покупатель не располагает временем.

Организация системы обслуживания зависит от воли человека. Под качеством функционирования системы в теории массового обслуживания понимают не то, насколько хорошо выполнено обслуживание, а то, насколько полно загружена система обслуживания, не простаивают ли каналы обслуживания, не образуется ли очередь.[7]

 

 

3.1 Закон распределения Пуассона

 

 

Для многих реальных процессов поток требований достаточно хоро­шо описывается законом распределения Пуассона. Такой поток называет­ся простейшим.

Простейший поток обладает такими важными свойствами:

- свойством стационарности, которое выражает неизменность вероятностного режима потока по времени. Это значит, что число требований, поступающих в систему в равные промежутки времени, в среднем должно быть постоянным. Например, число вагонов, поступающих под погрузку в среднем в сутки должно быть одинаковым для различных перио­дов времени, к примеру, в начале и в конце декады;

- отсутствия последействия, которое обуславливает взаимную не­зависимость поступления того или иного числа требований на обслужи­вание в непересекающиеся промежутки времени. Это значит, что число требований, поступающих в данный отрезок времени, не зависит от чис­ла требований, обслуженных в предыдущем промежутке времени. Напри­мер, число автомобилей, прибывших за материалами в десятый день ме­сяца, не зависит от числа автомобилей, обслуженных в четвертый или любой другой предыдущий день данного месяца;

- свойством ординарности, которое выражает практическую невозмож­ность одновременного поступления двух или более требований (вероят­ность такого события неизмеримо мала по отношению к рассматриваемому промежутку времени, когда последний устремляют к нулю).

При простейшем потоке требований распределение требований, поступающих в систему подчиняются закону распределения Пуассона:

Вероятность  того, что в обслуживающую систему за время t поступит именно k требований, рассчитывается по формуле:

 

                                                  (1)

 

где - среднее число требований, поступивших на обслуживание в единицу времени;

      t - время обслуживания одного требования.

 

Время обслуживания одного требования - случайная величина, которая может изменятся в большом диапазоне. Она зависит от стабиль­ности работы самих обслуживающих устройств, так и от различных пара­метров, поступающих в систему, требований (к примеру, различной гру­зоподъемности транспортных средств, поступающих под погрузку или вы­грузку) .

Случайная величина полностью характеризуется законом распре­деления, который определяется на основе статистических испытаний.[11]

 

 

4. Проектирование автоматизированной информационной системы «Таможня +»

 

 

4.1 Постановка задачи

 

 

Спроектировать автоматизированную информационную систему «Таможня +», позволяющую выполнить следующие операции:

• Работа с БД: добавление, удаление, редактирование, сортировка и поиск данных;
• Расчет параметров работы системы массового обслуживания по оформлению физических лиц, перемещающихся на легковых транспортных средствах, в пункте пропуска через Государственную границу РФ;
• Оптимизация работы системы массового обслуживания по количеству операторов;
• Оптимизация работы системы по скорости приема заявок с оптимизированными параметрами по количеству операторов и до оптимизации.

 

 

 

 

4.2 Декомпозиция задачи

 

 

Сущность структурного подхода к разработке ПС заключается в ее декомпозиции (разбиении) на автоматизируемые функции: система разбивается на функциональные подсистемы, которые в свою очередь делятся на подфункции, подразделяемые на задачи и так далее. Процесс разбиения продолжается вплоть до конкретных процедур. При этом автоматизируемая система сохраняет целостное представление, в котором все составляющие компоненты взаимоувязаны. При разработке ПС используется методы проектирования, описанные выше.

Все наиболее распространенные методологии структурного подхода базируются на ряде общих принципов. В качестве двух базовых принципов используются следующие:

-принцип "разделяй и властвуй" - принцип решения сложных проблем путем их разбиения на множество меньших независимых задач, легких для понимания и решения;

-принцип иерархического упорядочивания - принцип организации составных частей проблемы в иерархические древовидные структуры с добавлением новых деталей на каждом уровне.

Выделение двух базовых принципов не означает, что остальные принципы являются второстепенными, поскольку игнорирование любого из них может привести к непредсказуемым последствиям (в том числе и к провалу всего проекта). Основными из этих принципов являются следующие:

- принцип абстрагирования - заключается в выделении существенных аспектов системы и отвлечения от несущественных;

- принцип формализации - заключается в необходимости строгого методического подхода к решению проблемы;

- принцип непротиворечивости - заключается в обоснованности и согласованности элементов;

- принцип структурирования данных - заключается в том, что данные должны быть структурированы и иерархически организованы. В структурном анализе используются в основном две группы средств, иллюстрирующих функции, выполняемые системой и отношения между данными.

 

 

4.3 Выявление информационных потоков

 

 

Основными видами информации, циркулирующей в ИС и обеспечивающей информационные процессы являются:

- исходные  данные,  т. е.  данные, поступившие в  ИС на  хранение  и  обработку  от  пользователей,  абонентов  и  взаимодействующих ИС;

- производственные  данные,  т.  е.  данные,  полученные  в  ИС  в процессе обработки исходных данных; 

- нормативно-справочные,  служебные  и  вспомогательные данные; 

- программы,  используемые  для обработки  данных  и  функционирования ИС; 

- алгоритмы,  методы  и  модели,  на  основе  которых  разрабатывались программы;

- техническая,  технологическая и  другая документация,  находящаяся на объектах ИС; 

- команды и данные, поступающие из системы управления ИС.

 

 

4.4 Модель многоканальной системы массового обслуживания с отказами

 

 

Процесс массового обслуживания, описываемый данной моделью, характеризуется интенсивностью входного потока λ, при этом параллельно может обслуживаться не более n клиентов (заявок). Средняя продолжительность обслуживания одной заявки равняется 1/µ. Входной и выходной потоки являются пуассоновскими. Режим функционирования того или иного обслуживающего канала не влияет на режим функционирования других обслуживающих каналов системы, причем длительность процедуры обслуживания каждым из каналов является случайной величиной, подчиненной экспоненциальному закону распределения. Конечная цель использования n параллельно включенных обслуживающих каналов заключается в повышении (по сравнению с одноканальной системой) скорости обслуживания требований за счет обслуживания одновременно n клиентов.

Граф состояний многоканальной СМО с отказами изображен на рисунке 7.

 

 

Рисунок 7 – Граф состояний многоканальной СМО

 

Состояния СМО имеют следующую интерпретацию: S0 – все каналы свободны; S1 – занят один канал, остальные свободны; Sk – заняты ровно к каналов, остальные свободны; Sn – заняты все n каналов, остальные свободны; Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы P0, …, Pk, … Pn будет иметь следующий вид:

 

                               ,                    (2)

 

Определим вероятностные характеристики функционирования многоканальной СМО с отказами в стационарном режиме. Формулы для вычисления вероятностей Pk рассчитываются по формулам Эрланга:

 

 

                               ,                                            (3)

 

 

Вероятность отказа, определяется формулой:

 

                                                                                           (4)

 

Так как заявка получает отказ, если приходит в момент, когда все n каналов заняты. Величина Pотк харкатеризует полноту обслуживания входящего потока;

Вероятность того, что заявка будет принята к обслуживанию (она же – относительная пропускная способность системы q) дополняет Pотк до единицы и считается по формуле:

 

 

                                                                          (5)

 

 

Абсолютная пропускная способность, определяется по формуле:

 

                                     ,                                         (6)

 

Среднее число каналов, занятых обслуживанием следующее, вычисляются по формуле:

 

 

                                      ,                                    (7)

 

 

 

 

Величина к характеризует степень загрузки СМО.

Поток заявок в систему поступают с интенсивностью . Тогда p,α и В определяются по формулам:

 

                                                    ,                                        (8)

 

                                                    ,                                         (9)    

 

                                                 .                             (10)

 

Абсолютная пропускная способность определяется формулой:

 

                                                         ,                                              (11)

 

Средняя длина очереди вычисляется по формуле:

 

 

                                                                    ,                                   (12)

 

Количество, ожидающих в очереди определяется по формуле:

 

 

                                                            ,                                            (13)

 

Время в очереди вычисляется по формуле:

 

 

                                                       ,                                                 (14)

 

Время в системе вычисляется по формуле:

                                                                                                          (15)

[6]

 

 

4.5 Модульная структура АИС

 

 

Укрупненная функциональная схема представлена на рисунке 8.

 

 

Рисунок 8 – Укрупненная функциональная схема организации.

 

 

 

 

 

 

Диаграмма А0 представлена более подробно на рисунке 9.

 

 

Рисунок 9 – Схема работы отдела оформления

 

5. Разработка программного средства

 

5.1 Функциональное обеспечение

 

 

Можно выделить следующие основные функции в программе:

1) расчет параметров системы массового обслуживания;

2) автоматическое определение начальных данных из системы;

3) задание произвольных начальных параметров системы:

  - количество операторов;

  - средняя продолжительность обслуживания;

       - интенсивность поступающих заявок;

       - затраты на оператора;

       - время работы оператора;

       - максимальное количество операторов;

4) построение диаграмм;

5) работа с БД;

6) использование возможности усовершенствования системы;

 

 

5.2 Техническое обеспечение автоматизированной системы

 

 

Для правильной работы с программным продуктом необходимо наличие следующих минимальных конфигураций аппаратного окружения:

- Процессор: Intel Pentium III 800 MHz.

- Оперативная память: 128 Mb.

- Видеокарта 32 Mb.

- Жесткий диск: 1 Gb, свободно 15 Mb.

- SVGA монитор, поддерживающая разрешение 1024x768.

- ОС Windows NT и выше.

- Клавиатура.

- Мышь.

 

 

5.3 Программное обеспечение

 

 

Операционная система, на которой будут выполняться программы должна обеспечивать: управление работой каждого блока персонального компьютера и их взаимодействие; управление выполнением программ; организацию хранения информации во внешней памяти; взаимодействие пользователя с компьютером, то есть поддержку интерфейса пользователя; запуск программы для решения задачи; организацию записи программы на жесткий диск; печать текста и результатов решения задачи; удаление программы с жесткого диска; просмотр содержимого каталогов программы.

Требования к программному обеспечению:

- операционная система на стороне сервера: Windows 2000/XP/Vista/7. Windows XP является надежной ОС: возможность восстановления системы, создание точек восстановления системы; улучшенная система безопасности, возможность шифрования данных (использование шифрующей файловой системы EFS); является быстродействующей по сравнению со старыми ОС;

- операционная система на стороне клиента: Windows 2000/XP/Vista/7, операционные системы семейства UNIX при наличии web браузера;

- расширенный пакет Microsoft Office.

 

 

5.4 Требования к надежности

 

 

Одной из важнейших характеристик качества программного продукта является надежность.

То, что информация имеет ценность, люди осознали очень давно и лишь несколько десятилетий назад все изменилось коренным образом – информация приобрела самостоятельную коммерческую ценность и стала широко распространенным, почти обычным товаром.  Ее производят, хранят, транспортируют, продают и покупают, а значит – воруют и подделывают – и, следовательно, ее необходимо защищать.  Современное общество все в большей степени становится информационно – обусловленным, успех любого вида деятельности все сильней зависит от обладания определенными сведениями и от отсутствия их у конкурентов.  И чем сильней проявляется указанный эффект, тем больше потенциальные убытки от злоупотреблений в информационной сфере, и тем больше потребность в защите информации.  Одним словом, возникновение индустрии обработки информации с железной необходимостью привело к возникновению индустрии средств защиты информации.

Надежность - это свойство программного продукта сохранять работоспособность в течение определенного периода времени, в определенных условиях эксплуатации с учетом последствий для пользователя каждого отказа.

Вся система должна обладать надежностью, необходимо предусмотреть самые неожиданные действия пользователя, и, если они неправильны, программа должна объяснить, как именно сделать то, чего хочет пользователь. Так как программа имеет дело с материальными ценностями, необходимо защищать программу и данные от несанкционированного доступа и изменения.

 

             

6. Практическая реализация поставленной задачи

 

6.1 Руководство пользователю

 

 

Программа «Таможня +» имеет удобный пользовательский интерфейс. При запуске пользователя приветствует эмблема ФТС, как показано на рисунке 10.

 

Рисунок 10 – Эмблема ФТС.

 

На рабочем столе появляется диалоговое окно, представленное на рисунке 11.

 

 

Рисунок 11 – работа с БД

 

         Для расчетов переходим к вкладке «Определение параметров системы». На этой форме устанавливаются начальные данные системы: при нажатии кнопки «Определить входные параметры» информация берется из БД автоматически рассчитывается и подставляется в форму. По кнопке «Рассчитать» рассчитываются основные параметры системы массового обслуживания, как показано на рисунке 12.

 

 

Рисунок 12 – Определение параметров системы.

 

На этой форме устанавливаются начальные данные системы. И по кнопке «Определить входные параметры» данные из БД автоматически рассчитываются и подставляются в форму. По кнопке «Рассчитать» рассчитываются основные параметры системы массового обслуживания.

На следующей вкладке производится оптимизация системы. Форма оптимизации представлена на рисунке 13.

 

 

Рисунок 13 – Оптимизация системы.

 

6.2 Решение поставленной задачи с использованием разработанного программного средства

На рисунке 12 показаны результаты расчета параметров системы:

         - Вероятность отказа -  0%;

         - Относительная пропускная способность - 100%;

         - Абсолютная пропускная способность - 17976;

         - Среднее число занятых каналов – 4;

         - Количество, ожидающих в очереди – 0;

         - Время в очереди – 0 мин;

         - Время в системе – 9 мин;

         - Затраты на операторы  – 100000 руб;

         Данную систему можно оптимизировать, уменьшив количество операторов. Результаты оптимизации представлены на рисунке 13.

Результаты расчетов оптимизации системы. Они представлены на рисунке 14.

 

          

 

Рисунок 14 – Результаты оптимизации

 

Из представленной таблицы видно, что при 3 операторах отдела оформления информация обрабатывается полностью, не создавая очередей. Тем самым затраты на рабочий персонал сокращаются до 75000.

 

Заключение

 

 

Представленная работа представляет собой попытку проанализировать такой сложный вопрос как информационное обеспечение управления в таможенных органах. Таможенная служба, в первую очередь, предоставляет услуги участникам ВЭД. Качество этих услуг зависит от технической оснащенности таможенных органов, от уровня подготовки сотрудников и от эффективности системы управления.

Поставленная цель была достигнута за счет решения следующих задач:

- изучен порядок перемещения легковых транспортных средств через таможенную границу;

- разработана БД для хранения информации о лицах;

- разработана автоматизированная информационная система для отдела оформления физических лиц.

Руководители таможенных служб стран мира сходятся во мнении, что автоматизация управления и внедрение новых информационных технологий, не смотря на высокий уровень затрат, не является прихотью, но представляет собой суровую необходимость. В настоящий момент многие правительства выделяют большие бюджеты на финансирование мероприятий, связанных с разработкой, внедрением, совершенствованием, развитием информационных таможенных технологий. Для принятия любого управленческого решения информация имеет огромное значения. Первым этапом принятия решения является сбор и обработка информации. От качества полученной информации зависит конечное решение. Оно может быть не только правильным или неправильным (в зависимости от результата), но может просто различаться по содержанию. Все это говорит о важности информационного обеспечения управления.

 

Список использованной литературы

 

1)  Афонин П.Н., Глебов В.Е., Талюкип ЮЛ. Планирование таможенной деятельности: технологии и решения // Ученые записки Санкт-Петер­бургского им. В.Б. Бобкова филиала РТА, 2003.  (20). С. 107-111.

            2) Беллман Р., Гликсберг И, Гросс О. Некоторые вопросы математи-ческой теории процессов управления. - М. : ИИЛ, 1962.

         3) Бережная Е.В, Математические методы моделирования экономиче-ских систем: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2001.- 234с.

         4) Бобков В.Б. Формирование информационной системы управления та­моженной деятельностью. СПб.: СПб. филиал РТА, 1996.

         5) Бочаров П.П., Печинкин А.В. Теория массового обслуживания: Учебник, М.: Издательство РУДН, 1995, - 529 с.

         6) Буслено Н.Л., Моделирование сложных систем,  1968г.- 232с.

7)  Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей, 2000, - 298 с.

            8) Вильям Ф., Введение в теорию вероятностей и ее приложения, Изда-тельство «МИР», Москва, 1983, – 561 с.

         9) Гейл.Д., Теория линейных экономических моделей. -М.: ИИЛ, 1963

            10) Ершов А.Д., Копанева П. С. Информационное обеспечение в таможенной системе: Монография. СПб.: Знание, 2002. 232 с.

            11) ИвченкоГ.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н., Теория массового обслуживания: Учебное пособие для вузов, М.: Высшая школа, 1982, - 256 с.

         12) Карпова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Пи­тер, 2001. 304 с.

13) Клейнрок Л. Теория массового обслуживания, . М.: Машиностроение, 1979, – 678 с.

            14) Коренеев В.В., Гарев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Ин­теллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000. 325 с.

15) Лифшиц А. Л., Мальц Э. А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания, 1989, – 302 с.

16) Макрусев В.В. Проблемные направления и задачи автоматизации про­цессов управления таможенной службой России // Проблемы теории и практики таможенного дела: Сб. науч. тр.: В 2 ч. Ч. 1 / Под ред. Н.М. Блинова. М.: РИО РТА, 1997. С. 282-295.

            17) Малышенко Ю.В. Информационные технологии в таможенном деле: Учеб. пособие: В 2 ч. Ч. 1. Владивосток: ВФ РТА, 2003. 265 с.

            18) Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г., Системы массового обслуживания, 1982, - 240 с.

         19)  Проектирование экономических информационных систем: Учеб. / Г.Н. Смирнова, А. А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов; Под ред. Ю.Ф. Тельнова. М.: Финансы и статистика, 2001. 512 с.

20) Рябов  В.Ф.,  Советов  Б.Я., Машинное моделирование при проектирование больших систем»,1978г. – 342 с.

21) Финаев В.И. Моделирование систем, Практикум: Учебное пособие, Издательство ТРТУ, 2004, - 118с.

22) Шеннон Р. Иммитационное моделирование систем – Искусство и наука. [Текст]: Перевод с английского под редакцией Масловского Е.К., Издатель-ство «МИР», Москва, 1978, – 411 с.

 

 

Приложение А

 

         Фрагменты кода программы, реализующий процесс имитационного моделирования

 

 

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

 

#include "Main.h"

#include "Access.h"

#include "Person.h"

#include "Granica.h"

#include "Ts.h"

#include "Del.h"

#include <Math.hpp>

#include "math.h"

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma link "CSPIN"

#pragma resource "*.dfm"

TFatToStr(SimpleRoundTo(inten,0));

FMain->Series2->Add(inten,inten,clRed);

pprin = 1 - potk;

}

 

 

FMain->StringGrid1->Cells[0][i] = IntToStr(i);

FMain->StringGrid1->Cells[3][i] = IntToStr(sum);

sum = sum + StrToInt(FMain->Edit15->Text);

  }

 

}

//---------------------------------------------------------------------------

void raschet(int val)

{

double tcp; // Средняя продолжительность обслуживания;

tcp = StrToFloat(FMain->Edit5->Text);

int kk; //Кол-во каналов

kk = StrToInt(FMain->Edit3->Text)+1;

int inten; // Интенсивность заявок

inten = StrToInt(FMain->Edit2->Text);

double zay;

zay =  (60 / (tcp)) * kk; // Заявок в день месяц год;

double p;

p = inten / (zay * val);

 

double alpha;

alpha =  p / kk;

 

double b;

//b = alpha / (1 - alpha) * (1 - stepen(alpha,kk));

 // предельные вероятности;

double pk = 0;

double p0;

for (int i = 0; i<=kk;i++)

    {

    pk = pk + (stepen(p,i)/factorial(i));

     }

p0 = 1 / pk ;

 //вероятность отказа;

double potk,pprin;

potk = (stepen(p,kk)/factorial(kk))*p0;

if (potk > 0.02)

{

FMain->Edit6->Text = FloatToStr(SimpleRoundTo(potk*100,0));

pprin = 1 - potk;

FMain->Edit7->Text = FloatToStr(SimpleRoundTo(pprin*100,0));

}

else

{

FMain->Edit6->Text = "0";

pprin = 1 - potk;

FMain->Edit7->Text = "100";

}

// Абсолютная пропускная способность

double a;

a = inten * pprin;

FMain->Edit8->Text = FloatToStr(SimpleRoundTo(a,0));

// Среднее число каналов, занятых обслуживанием

double sr_kk;

sr_kk = a / kk;

if (sr_kk <= kk-1)

{

FMain->Edit9->Text = FloatToStr(SimpleRoundTo(sr_kk,0));

}

else  FMain->Edit9->Text = FloatToStr(kk-1);

kk = kk-1;

//СредняяДлинаОчереди

double dl_och;

dl_och = (alpha * (1 + (alpha*kk-kk-1) * stepen(alpha,kk) ))/ stepen(1-alpha,2);

FMain->Edit10->Text = FloatToStr(SimpleRoundTo(dl_och,0));

 

 

*************************************************ЧАСТЬ ПРОГРАММЫ УДАЛЕНА******************************************

 

 

 

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TFMain::Button3Click(TObject *Sender)

{

i

   if (FMain->RadioButton2->Checked == true)

   {

   raschet(24*31);

   Graphik(24*31);

   }

   }

  else

   {

   MessageDlg("Нет входных данных!", mtError, TMsgDlgButtons() << mbOK, 0);

   }

 }

 else

 {

if (Edit2->Text != "")

{

FMain->Panel2->Visible = false;

FMain->Panel1->Visible = false;

FMain->Panel3->Visible = true;

}

 

Скачать: 4206.rar