Автоматизированный синтез имитационных моделей деловых процессов: разработка методики и инструментария тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Рванцов, Юрий Андреевич

• Рванцов, Юрий Андреевич
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Рванцов, Юрий Андреевич

Содержание

Введение 3 1. Исследование проблемы автоматизированного синтеза имитационных

моделей

1.1 Основные принципы построения имитационных моделей

1.2 Обзор существующих методик построения имитационных моделей

2 Методика автоматизированного синтеза имитационных моделей и ее применение

2.1 Схема автоматизированного синтеза имитационных моделей

2.2 Алгоритмическое обеспечение автоматизированного синтеза имитационных моделей

2.3 Применение методики автоматизированного синтеза имитационных моделей для решения экономических задач

3 Разработка инструментария для автоматизированного синтеза имитационных моделей

3.1 Структура и особенности построения системы СИМ-ЦМЬ

3.2 Функциональные возможности системы СИМ-ЦМЬ

3.3 Процесс имитационного моделирования в системе СИМ-ЦМЬ

3.4 Сравнение систем имитационного моделирования деловых процессов

по критерию функциональной полноты

3.5 Расчет совокупной стоимости владения системой имитационного

П (к

моделирования СИМ-ЦМЬ

4 Применение метода автоматизированного синтеза имитационных моделей для определения направлений совершенствования автоматизированного документооборота вуза 87 Заключение 102 Библиографический список 103 Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированный синтез имитационных моделей деловых процессов: разработка методики и инструментария»

Введение

Сегодня все предприятия, осуществляющие экономическую деятельность, вынуждены действовать в условиях жесткой конкуренции. В таких условиях на первых план выходят задачи повышения эффективности деловых процессов предприятия и оптимизации его структуры. Для предварительной оценки эффективности работы, определения «узких мест» и поиска наилучших путей их устранения широко используются методы моделирования. Учитывая сложность моделируемых систем и стохастический характер большинства их количественных характеристик, имитационное моделирование становится наилучшим методом изучения и оценки таких систем. Поэтому, руководство предприятий сталкивается с проблемой быстрого и наименее затратного построения имитационных моделей деловых процессов. Большинство же предлагаемых сегодня методов построения имитационных моделей очень сложны в освоении и требуют больших трудозатрат.

Одним из наиболее перспективных методов упрощения процесса создания имитационных моделей является использование в этом процессе визуальных моделей: схем или диаграмм. Таким образом, разработка методики, позволяющей осуществить наиболее тесную интеграцию визуального и имитационного моделирования, а также инструментария, позволяющего в наибольшей степени автоматизировать трудоемкий процесс построения имитационных моделей является в наши дни очень актуальной задачей.

Степень изученности проблемы. Проблемы имитационного моделирования, а также вопросы анализа, моделирования и совершенствования бизнес-процессов рассматриваются в работах JI. Арифа (L.B. Arief), С. Бальсамо (S. Balsamo), Н.П. Бусленко, A.M. Вендрова, A.A. Емельянова, У. Кельтона (W. Kelton), М. Марцолла (М. Marzolla), Е.Г. Ойхмана, Д. Петриу (D.C. Petriu), Э.В. Попова, Е.В. Поповой, Р. Пули (R. Pooley), B.B. Репина,

3

Ю.Ф. Тельнова, Е.Н. Тищенко, В.Н. Томашевского, Дж. Форрестера (J. Forrester), Р. Шеннона (R. Shannon), Дж. Шрайбера (Т. J. Schriber), Г.Н. Хубаева и др. Однако, построение имитационных моделей вручную сопряжено с большими затратами труда и требует участия узкоквалифицированных специалистов. Предлагаемые же методики автоматизации процесса имитационного моделирования недостаточно проработаны. В частности, они накладывают серьезные ограничения на параметры имитационных моделей, что ограничивает их применимость для изучения деловых процессов в экономике, которые отличаются большим разнообразием количественных характеристик.

Актуальность проблемы предопределила цель диссертационного исследования: разработка методики и инструментария построения имитационных моделей деловых процессов предприятий и организаций, требующих минимальных затрат ресурсов на применение.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

1) разработать алгоритмы построения программного кода, позволяющие снизить трудоемкость создания имитационной модели;

2) реализовать разработанные алгоритмы в виде программного продукта, позволяющего осуществлять автоматизированный синтез имитационных моделей;

3) на реальном примере протестировать разработанную систему;

4) выполнить сравнительную количественную оценку характеристик потребительского качества существующих систем имитационного моделирования.

Объектом диссертационного исследования являются предприятия всех организационно-правовых форм.

Предметом исследования являются процессы, протекающие в экономических системах.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых, посвященные вопросам моделирования деловых процессов, инструктивные материалы, материалы научных конференций и публикаций в периодической печати, материалы, размещенные в сети интернет.

Эмпирической базой исследования диссертационного исследования стали экспериментальные и статистические данные, полученные при проектировании и эксплуатации экономических информационных систем различного назначения, а также в результате сравнительного анализа существующих систем имитационного моделирования.

Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 -«Математические и инструментальные методы экономики» п. 2.2 «Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер» и п. 2.6 «Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».

Инструментарий исследования составили методы научного познания -наблюдения, сравнения, системного анализа, унифицированный язык моделирования UML, современное программное обеспечение общего и специального назначения: Microsoft Office 2003, Delphi 7, Free Pascal.

Научная новизна результатов исследования. Элементы научной новизны содержат следующие результаты:

1. Предложена совокупность оригинальных алгоритмов, ориентированных на использование отношений агрегации и зависимости между компонентами метамодели и обеспечивающих возможность рекурсивного построения программного кода имитационной модели анализируемого делового процесса и позволяющих многократно снизить трудоемкость разработки имитационной модели.

2. Проведена сравнительная количественная оценка существующих систем имитационного моделирования деловых процессов по критерию функциональной полноты, включающая операции вычисления мер подобия систем и построение граф-моделей, визуализирующих взаимосвязь между сравниваемыми системами по выполняемым функциям, и позволяющая составить перечень функций, реализуемых представленными на рынке системами, количественно оценить степень соответствия конкретной системы требованиям пользователя к функциональной полноте, сопоставлять цены и другие характеристики сравниваемых систем, имеющих одинаковую функциональную полноту.

3. Создана система автоматизированного синтеза имитационных моделей деловых процессов СИМ-ЦМЬ, отличающаяся реализацией разработанных алгоритмов. Система СИМ-ИМЬ позволяет: конструировать визуальную модель, содержащую количественные параметры моделируемого процесса; генерировать код имитационной модели; проводить имитационное моделирование, оценивать статистические характеристики делового процесса.

4. Построены с использованием разработанной системы СИМ-иМЬ визуальные модели, иллюстрирующие последовательность операций, выполняемых персоналом вуза в процессе движения документа, и имитационные модели, позволяющие реализовать моделирование работы системы автоматизированного документооборота, получать численные значения статистических характеристик и распределение времени выполнения

отдельных подмножеств операций и процесса в целом, оценивать резервы снижения затрат времени на документооборот в вузе.

5. Выполнена оценка совокупной стоимости владения системой СИМ-иМЬ, отличающаяся использованием процедуры пошагового упорядочения затрат с оценкой характеристик распределения, позволяющей обоснованно формировать подмножества основных затрат ресурсов, количественно оценивать значения каждого вида затрат в выделенном подмножестве, получать оценки статистических характеристик, распределение и доверительные границы значений затрат по каждой включенной в расчет статье.

Положения и результаты, выносимые на защиту:

1) алгоритмы автоматизированного синтеза имитационной модели на основе иМЬ-диаграмм, дополненных количественными характеристиками;

2) система имитационного моделирования деловых процессов СИМ-иМЬ;

3) результаты сравнительной оценки систем имитационного моделирования деловых процессов по критерию функциональной полноты;

4) результаты оценки системы СИМ-ИМЬ по критерию совокупной стоимости владения;

5) совокупность визуальных и имитационных моделей процессов управления контингентом студентов вуза в условиях автоматизированного документооборота.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в развитии методологии и инструментария построения имитационных моделей деловых процессов.

Практическая значимость диссертационного исследования определяется

тем, что его основные положения, выводы, рекомендации, модели, методы и

алгоритмы могут использоваться в хозяйственной деятельности предприятий и

организаций различной отраслевой направленности для анализа существующих

деловых процессов, разработки и сравнительной оценки вариантов их

совершенствования. Результаты проведенной сравнительной оценки систем

имитационного моделирования по функциональной полноте могут быть

7

использованы руководством предприятий для принятия обоснованных решений о выборе средства для изучения и контроля деловых процессов.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на конференциях и симпозиумах: межвузовская научно-практическая конференция «Статистика в современном мире: методы, модели, инструменты» (Ростов-на-Дону, РГЭУ (РИНХ), 2008, 2010), «Математическая экономика и экономическая информатика» (юбилейные научные чтения, посвященные 75-летию со дня рождения В.А. Кардаша).

Основные результаты диссертационного исследования используются в деятельности ряда организаций (ООО «Бизнес Автоматизация», ФГП «Ведомственная охрана железнодорожного транспорта РФ») для анализа и совершенствования деловых процессов. Разработанные методы и инструментарий нашли применение в работе управления компьютеризации учебной и административной деятельности Ростовского государственного экономического университета (РИНХ) и в работе административного управления Донского государственного технического университета.

На основании результатов исследования создан программный продукт «Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка иМЬ "СИМ-иМЬ"» (№2009610414, РОСПАТЕНТ), широко используемый в практике моделирования деловых процессов предприятий и организаций.

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования изложены в 7 печатных работах, в том числе в 3 статьях в журналах из перечня изданий, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов кандидатских диссертаций

Структура диссертационного исследования. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, 2 приложений. Основной текст включает в себя 16 таблиц, 28 рисунков. Библиографический список включает 164 источника.

1. Исследование проблемы автоматизированного синтеза

имитационных моделей

1.1 Основные принципы построения имитационных моделей

Имитационные модели - один из основных классов математического моделирования. Целью построения имитаций является максимальное приближение модели к конкретному (чаще всего уникальному) объекту и достижение максимальной точности его описания. Имитационные модели претендуют на выполнение как объяснительных, так и прогнозных функций, хотя выполнение первых для больших и сложных имитаций проблематично (для удачных имитационных моделей можно говорить лишь о косвенном подтверждении непротиворечивости положенных в их основу гипотез).

В большинстве случаев имитационные модели реализуются на ЭВМ с использованием блочного принципа, позволяющего всю моделируемую систему разбить на ряд подсистем, связанных между собой незначительным числом обобщенных взаимодействий и допускающих самостоятельное моделирование с использованием своего собственного математического аппарата (в частности, для подсистем, механизм функционирования которых неизвестен, возможно построение регрессионных или самоорганизующихся моделей). Такой подход позволяет также достаточно просто конструировать, путем замены отдельных блоков, новые имитационные модели [101].

Необходимость использования имитационных моделей в современной экономике объясняется тем, что они обладают высокой степенью адекватности изучаемой системе, позволяют рассматривать значительное число деталей деятельности предприятия, учитывают случайные факторы. Эксперименты над имитационной моделью способствуют получению оценки различных вариантов предлагаемых управленческих решений.

Одним из недостатков имитационных моделей является достаточная

трудоемкость их построения. При этом привязка к конкретному предприятию и

конкретным условиям, свойственная имитационным моделям, влечет за собой

9

необходимость модификации модели при любой, даже незначительной, реорганизации деятельности предприятия.

За счет использования современных систем имитационного моделирования, ориентированных на построение модели в графическом режиме, можно сократить время и затраты труда на построение имитационной модели по сравнению с разработкой имитационных программ на языках высокого уровня или на специализированных языках, подобных GPSS. Однако развитые современные системы имитационного моделирования дороги, достаточно сложны в освоении, требуют высокой и специализированной квалификации разработчика. Для решения абсолютного большинства реальных производственных и управленческих задач зачастую не требуется привлечение всех функциональных возможностей системы имитационного моделирования и не всегда необходим предлагаемый системой уровень детализации.

Таким образом, разработка методологии использования визуальных моделей деловых процессов как основы для автоматизированного формирования имитационных моделей является актуальной задачей.

Интеграция визуального и имитационного моделирования позволяет проводить одновременное исследование деловых процессов на качественном и количественном уровнях, при этом визуальная модель служит для формирования структуры имитационной модели. Имитационное моделирование дает возможность рассматривать и сравнивать различные варианты построения системы, получать количественную оценку предлагаемых управленческих решений.

Проблема автоматизации построения имитационных моделей является достаточно сложной и предполагает решение нескольких задач: выбор нотации и методики визуального моделирования; интеграцию структурных и количественных компонентов; разработку методов и алгоритмов имитационного моделирования; создание соответствующего программного обеспечения [90]. В настоящей работе предлагается методика и

инструментарий для решения этих задач.

10

1.2 Обзор существующих методик построения имитационных

моделей

На сегодняшний день существует большое количество работ, посвященных проблеме создания имитационных моделей. Например, в [46] предлагается принцип автоматизированного моделирования сложных информационных систем на основе отдельных алгоритмов-блоков, полученных в результате декомпозиции исследуемой системы и определения взаимосвязей между ее составляющими.

Авторы [29] предлагают метод построения моделей при помощи системы имитационного моделирования «ИСТРА». Этот метод основан на преобразовании абстрактных математических моделей системы в визуальную схему и формирование программного кода имитационной модели на основании этой схемы. Серьезным недостатком такого подхода является необходимость построения сложных математических моделей информационной системы, требующая наличия специализированной подготовки.

Немало работ также посвящено проблемам интеграции визуального и имитационного моделирования. Для построения визуальных моделей используются стандарты семейства IDEF [95] (реализующие методы структурного анализа и проектирования - SADT [40]), нотация для моделирования бизнес-процессов BPMN [159], методология и инструментарий ARIS [43, 96], а также универсальный язык моделирования UML [34, 54]. Иногда производители программных средств предлагают и собственные нотации представления систем и процессов [10, 135, 156, 158].

Одним из наиболее перспективных вариантов в качестве средства визуального представления деловых процессов (имея в виду дальнейшую интеграцию с методом имитационного моделирования) является язык UML. Такой выбор обусловлен рядом значительных преимуществ языка.

Язык иМЬ:

1) обладает гибкостью и универсальностью. Средства языка можно использовать для решения задач анализа, моделирования и проектирования в различных областях;

2) содержит средства представления как статики, так и динамики моделируемой системы;

3) включает в себя представления и визуальные средства, позволяющие рассматривать моделируемую систему:

- с разных сторон;

- на разном уровне детализации;

- на разных этапах анализа, проектирования и разработки;

4) является общепризнанным стандартом проектирования и разработки программного обеспечения;

5) обладает возможностью расширения, что позволяет адаптировать средства языка для эффективного решения задач моделирования в разных областях;

6) реализует объектно-ориентированную идеологию, соответствующую специфике имитационного моделирования [90].

Большинство предлагаемых методик интеграции визуального и имитационного моделирования предполагает использование существующих визуальных иМЬ-моделей для поддержки построения имитационной модели. Диаграммы языка ИМЬ могут рассматриваться как основа для построения структуры имитационной модели, что позволяет сократить затраты труда на имитационное моделирование, а также совместить имитационное моделирование с процессом анализа и проектирования.

Рассмотрим различные направления использования языка 1ЖЬ при имитационном моделировании сложных технических и социально-экономических систем (рисунок 1) [91].

Рис. 1. Возможные направления использования языка ЦМЬ и метода

имитационного моделирования

Язык иМЬ в настоящее время является стандартным средством визуального моделирования при разработке программного обеспечения. Инструментарий языка позволяет создавать модели, рассматривающие программную систему с разных точек зрения: соответствующие диаграммы позволяют отобразить ее функциональное назначение, архитектуру, поведение и реализацию. При этом можно описать как статические, так и динамические аспекты. ЦМЬ-модели выступают в роли «чертежей» для последующего «строительства» сложной программной системы [54].

Значительную роль при разработке программных средств играют вопросы производительности. Принятие многих проектных решений (выбор СУБД и структуры базы данных, состав средств разработки, комплекс аппаратных средств, архитектура приложения и т.д.) требует использования количественных методов оценки производительности. Такую оценку желательно получать на ранней стадии - на стадии проектирования системы - с тем, чтобы вносить необходимые изменения ценой сравнительно небольших затрат.

UML-спецификации проектируемой программной системы могут рассматриваться как основа для построения моделей оценки производительности [127, 133, 144, 155]. Сложность моделируемых систем и ограничения аналитических методов делают наиболее перспективным применение для оценки производительности методов имитационного моделирования. Так, в [146] рассматриваются способы построения моделей оценки производительности на основе UML-диаграмм. Предлагается подход, связанный с комбинацией диаграммы взаимодействия (Collaboration diagram) и диаграммы состояний. В изображения объектов на диаграмме взаимодействия вкладываются диаграммы состояний для соответствующих объектов.

Для решения задач оценки производительности к UML-модели программной системы будут предъявляться дополнительные требования: в отношении используемых диаграмм, в отношении степени детализации модели и т.д. Также необходимо определить способ нанесения на UML-диаграммы числовых характеристик для оценки производительности. Например, в [134] предлагается набор аннотаций для определения параметров производительности на UML-диаграммах. Результаты моделирования возвращаются в исходную модель в качестве помеченных значений для получения отклика на уровне проектирования системной архитектуры.

Документ «UML profile for schedulability, performance and time

specification» (обычно применяется сокращенное название «UML performance

profile»), разработанный OMG [163], определяет стереотипы и помеченные

14

значения, присоединяемые к элементам модели, в частности, на спецификациях поведения и развертывания системы [145]. В [155] предлагается формат аннотаций (основанный на «UML performance profile») для трех диаграмм -диаграммы прецедентов (Use Case diagram), диаграммы деятельности (Activity diagram), диаграммы развертывания (Deployment diagram). Специальный алгоритм позволяет осуществлять трансляцию аннотированных UML-спецификаций программных систем в имитационные модели.

В [139] описывается система UML-PSI для имитационного моделирования программных систем на основе UML-моделей для оценки производительности. Исходная UML-модель создается в каком-либо CASE-средстве, откуда экспортируется в формат XMI. Модель состоит из множества конкурирующих за ресурсы процессов. Параметры имитационной модели задаются на аннотированной UML-диаграмме. Результаты моделирования возвращаются в исходную UML-модель в качестве помеченных значений, связанных с соответствующими элементами диаграмм. При этом диаграмма прецедентов соответствует потоку заявок, диаграмма деятельности -выполняемым по запросу операциям, а диаграмма развертывания - активным и пассивным ресурсам.

Отметим, что подобный подход может использоваться не только для анализа производительности системы с технической точки зрения, но и для оценки экономической эффективности информационной системы в разных вариантах ее построения и при различных условиях ее использования - на основе моделирования затрат труда на эксплуатацию системы.

Возможности языка UML широко используются не только для проектирования программных систем, но и для моделирования деятельности организации. Совершенствование деловых процессов требует построения модели для проведения анализа предлагаемых изменений. Существующие в рамках языка UML инструменты позволяют описывать деловые процессы, протекающие в организации, и различные варианты их модификации.

Обращение к языку UML как к средству описания бизнес-процессов определяется, прежде всего, гибкостью языка и его ориентацией на объектно-ориентированный подход [9, 15, 102, 141]. С другой стороны, возможность различных способов использования средств языка UML для описания деятельности организации требует выбора конкретного набора средств и методики их использования. Средства расширения языка UML позволяют зафиксировать набор инструментов для моделирования бизнеса.

Таким образом, конкретный инструмент моделирования деловых процессов на основе языка UML должен включать в себя набор диаграмм (традиционных или модифицированных), набор стереотипов для отражения различных сторон бизнес-процесса, методику применения тех или иных диаграмм для бизнес-моделирования. Например, в [124] строится дерево целей деятельности организации на основании диаграммы объектов (Object diagram). Организационная структура также описывается с помощью диаграммы объектов. Диаграмма классов отражает ключевые сущности бизнеса («Заказ», «Клиент», «Транзакция» и т.д.) и используется для моделирования ресурсов. Для моделирования динамики описывается диаграмма процессов -модифицированная диаграмма деятельности. Применяется диаграмма состояний, например, для описания прохождения заказа. Диаграмма последовательности позволяет отображать взаимодействие между подразделениями и процессы, протекающие в подразделениях организации. Еще одним примером инструмента моделирования бизнес-процессов может служить известный метод Eriksson-Penker [129], который позволяет использовать преимущества объектно-ориентированного подхода: возможность моделирования сложных систем, возможность повторного использования разработанных решений, возможность зафиксировать типовые решения в виде «бизнес-паттернов».

UML-модели деловых процессов можно рассматривать как основу для построения имитационных моделей, позволяющих получать количественные

оценки деловых процессов в существующем и проектируемом вариантах.

16

Такая идея нашла некоторое отражение в зарубежной литературе [120, 143, 154]. Так, авторы [120] предлагают использовать для моделирования бизнес-процессов (представленных в виде диаграммы деятельности) систему имитационного моделирования ARENA и описывают методику построения имитационной модели. В работе [142] также рассматриваются вопросы имитационного моделирования деловых процессов, причем для целей бизнес-моделирования предлагается использовать RUP (Rational Unified Process). Диаграмма прецедентов (Business Use Case Diagram) отображает внешнюю сторону бизнес-процессов, диаграмма объектов (Business Object Diagram) описывает бизнес-процессы изнутри. Для детального описания сценария используется диаграмма последовательности. Моделирование дает возможность определить продолжительность выполнения операций и загрузку ресурсов (персонал, компьютерная техника и т.д.). Предлагаются специальные стереотипы для построения имитационной модели бизнес-процесса. Помимо стандартной диаграммы последовательности, используется ее вариант, где указываются такие объекты, как: генератор заявок, очередь, сервер. На модифицированной диаграмме классов задается число каналов, временные и частотные параметры. Для имитационного моделирования предлагается использовать специальную надстройку (add-in) системы Rational Rose [143].

Рассмотренные задачи проектирования программных средств и совершенствования деловых процессов организации являются в определенной степени взаимосвязанными и в некоторых случаях могут рассматриваться совместно [119, 137]. С одной стороны, совершенствование бизнес-процессов осуществляется, в том числе, за счет создания и использования программных систем, которые делают возможными определенные изменения в структуре бизнес-процессов. С другой стороны, экономическая эффективность программных средств определяется, в первую очередь, величиной затрат труда на их использование в рамках деловых процессов.

Максимальный эффект от применения количественных методов при

проектировании информационных систем может быть достигнут, если

17

моделирование непосредственно вписано в жизненный цикл их разработки. Количественный анализ программной системы на ранних стадиях жизненного цикла позволяет сравнивать различные проектные решения, выявлять «узкие места» и вносить изменения в проект.

При решении задач количественного моделирования на основе UML-моделей возможны два подхода: перевод в одну из стандартных формальных нотаций (СМО, сети Петри и т.д.) [130, 145] либо непосредственное имитационное моделирование. В первом случае возможно применение как аналитических, так и имитационных методов.

В [138] предлагается алгоритм для преобразования диаграмм деятельности в стохастические сети Петри (GSPN). Реализация алгоритма встроена в одно из распространенных CASE-средств. Используются диаграммы деятельности с аннотациями времени и требованиями к ресурсам, а также диаграммы состояний и диаграммы последовательности.

Тем не менее, более перспективны представляется непосредственное построение имитационных моделей на основе UML-диаграмм, поскольку такой подход не требует соблюдения ограничений формальных нотаций и не предполагает дополнительных трансформаций модели.

В работах [118, 139] рассматриваются вопросы оценки архитектуры программных систем с точки зрения производительности с использованием метода имитационного моделирования. Предлагается интегрировать спецификации программного обеспечения на языке UML (набор аннотированных диаграмм) с дискретно-событийной имитационной моделью. Используются разные наборы UML-диаграмм и различные способы нанесения на них дополнительной информации, например, диаграмма прецедентов представляет различные типы заявок и параметры потока заявок, а диаграммы реализации при этом описывают используемые системные ресурсы.

Рассмотрим теперь вопрос организации взаимодействия средства визуального моделирования и системы имитационного моделирования.

Обмен информацией можно проводить на основе внутреннего формата CASE-средства визуального моделирования. При таком подходе UML-диаграммы сохраняются в виде текстовых файлов, затем проводится их синтаксический разбор и трансляция в формат средства имитационного моделирования. Большую гибкость обеспечивает использование стандартного формата представления UML-моделей (на роль такого формата выдвигается формат XMI, построенный на основе языка XML [117, 164]).

Проведение имитационного моделирования возможно и непосредственно в рамках CASE-средства, для чего необходимо дополнить его специальным расширением. Например, системы Rational Rose или Argo UML предоставляют возможность создания программных расширений.

Наконец, возможна разработка специализированных CASE-средств построения UML-моделей, ориентированных на имитационное моделирование. Такие системы могут создавать необходимые для имитационного моделирования количественные компоненты и связывать их с элементами UML-модели. Может быть организован импорт-экспорт моделей в другие CASE-средства.

Разработка инструментария использования языка UML в задачах имитационного моделирования требует принятия ряда решений технологического характера. Прежде всего, речь идет о способах отражения количественной информации на UML-диаграммах и о механизмах взаимодействия с CASE-средствами. Возможные варианты таких решений представлены на рисунке 2 [90].

Проведенный обзор показывает, что UML-модели обладают значительным потенциалом в качестве средства представления деловых процессов при их имитационном моделировании. Различные диаграммы языка UML могут использоваться для формирования компонентов имитационной модели. В то же время методологии имитационного моделирования деловых процессов на основе UML-моделей, предполагающей автоматизированное

формирование программного кода, пока не разработано.

19

Рис. 2. Варианты технических решений для построения имитационных моделей

на основе ЦМЬ-диаграмм

Метод автоматизированного синтеза предполагает формирование программного кода имитационной модели на основе взаимосвязанных диаграмм языка ЦМЬ и количественных компонентов (переменных). При создании имитационных моделей возникают задачи организации псевдопараллельного выполнения алгоритмов; операций с модельным временем; имитации случайных процессов и т.п. [2] Реализация метода, решающего указанные задачи, потребовала разработки совокупности алгоритмов, включающей как алгоритмы работы имитационной модели, так и алгоритмы автоматического построения ее программного кода. Реализация алгоритмов в рамках программной системы осуществлена на основе объектно-ориентированного подхода.

2 Методика автоматизированного синтеза имитационных моделей и ее применение

2.1 Схема автоматизированного синтеза имитационных моделей

Общая схема процесса имитационного моделирования (рисунок 3) [90], включает следующие этапы:

1) построение имитационной модели в терминах предлагаемой методологии имитационного моделирования;

2) автоматическая генерация программного кода имитационной модели;

3) компиляция программного кода;

4) прогон модели и анализ результатов моделирования.

Метод автоматизированного синтеза имитационной модели предполагает, что структура диаграмм иМЬ и взаимосвязи компонентов служат основой структуры программного кода имитационной модели. В соответствии с разработанным набором алгоритмов на основе каждого компонента автоматически формируется определенный фрагмент программного кода. Последующая сборка фрагментов приводит к построению программного кода имитационной модели.

Преимуществом метода является полноценное использование возможностей языка 11МЬ по представлению динамики деловых процессов -иМ Ь-д и аграм мы языка определяют последовательность программных компонентов.

Еще одним преимуществом является гибкость - возможность изменять содержимое каждого фрагмента кода без изменения основных принципов метода и алгоритмов его реализации. Таким образом, имеется потенциал расширения функциональных возможностей имитационной модели.

Элементы имитационной модели

Имя

Вид переменной

Аргумент

Аргумент

Функция

Функция

Тип / Закон распределения

Равномерное (гшп/тах)

Нормальное

Формула Предел

Формула

Процесс

( J

г-

Ътястт js ;щят )

{^Qff*6vmx «вшвк

-j--.

Параметра Формул!.

min = 10 шах = 20

м.о. = 5 скво = 2

х*Ьр 5

xl+x2*y

Этапы имитационного моделирования

ft

I Iol" гроонпе ими laiutoiiuoii

епсраиня iipoi раммно) о кола

program workllporpaM {comment} мный const

{constants}

__iter=iooo; имитаци

_nl=0; ОННОЙ

{types} var

_m:real; _m2:real; _sigma:real; _i:longint;

Компиляции

Проюп и ¿uiiLin i piMvn. ra iofi

Исполняема я программа имитационн ой модели

Результаты

имитационного

Параметр

Переменная Число итераций Среднее Дисперсия

Среднекв. отклонение

Коэффициент вариации

Асимметрия

Эксцесс

Минимум

Максимум-

Значение

s

1000

14.985

9.038

3.006

0.201

-0.051

-0.206

5.880

24.616-

п

■

Рис. 3. Процесс имитационного моделирования

Для каждого из компонентов метамодели имеется алгоритм формирования программного кода. При генерации кода используются атрибуты компонента и его связи с другими компонентами. На рисунке 4 [90] представлено подробное описание компонентов имитационной модели, включающее атрибуты и взаимосвязи. Рассмотрим основные компоненты, приведенные на рисунке 4, их особенности и представление в программном коде имитационной модели. Будем использовать синтаксис языка Pascal.

Базовым компонентом имитационной модели является переменная. В сгенерированном программном коде имитационной модели переменная системы представляется как переменная языка Pascal (описывается в разделе var и используется в программе). Для расчета значения переменной формируется соответствующий программный код.

var

{user variables} х -.real; у:real; z:real;

x:=gen2(10,3); у:=gen4 (5,8); z:=x * у;

Модель

- эксперимент

деления

переменная

перемени!.к1

модели

/К

Переменная

имя переменной

описание

Аргумент

закон

распределения

значения

параметров

- глобальная

Процесс

\

Функция

- формула

- это сумма

- предел

Фактор

/ эксперимен 1 а

\ число

уровней

- мин. уровень

макс.

уровень

\

\

UML-днаграмма

Диаграмма деятельности

- параметр]»!

, liiai рамма

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Рванцов, Юрий Андреевич

Выход

Рис. 20. ЦМЬ -диаграмма делового процесса в графическом конструкторе системы

Результатами моделирования являются: закон распределения в табличной форме, среднее, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, асимметрия, эксцесс, мода (для непрерывного распределения - модальный интервал) и другие статистические характеристики, гистограмма. Окно результатов моделирования представлено на рисунке 21.

Вкладка па рисунке 21а показывает статистические характеристики и закон распределения в форме гистограммы. Вкладка на рисунке 216 показывает закон распределения в табличной форме, при этом выводится интервал (значение для дискретного распределения), частота, вероятность и накопленная (кумулятивная) вероятность.

Отчет по результатам моделирования включает таблицу из сгенерированных значений. В таблице обязательно присутствует выходной параметр. Имеется возможность определять структуру отчета, указывая какие из промежуточных переменных следует в него включить. Отчет может быть сохранен в виде текстового файла или в виде книги MS Excel для дальнейшей обработки. а)

Рис. 21. Результаты имитационного моделирования

Результаты моделиров.шт

Диаграмма Таблица !

Ж-Ж 1

Переменная виГШ

Хтп Утях | Частота Вероятность |Накогийг»ая шймяш 2348 84 0.084 0 084

2348 3579 163 0163 0.247

3579 4809 171 0.171 0418

4809 6040 141 0141 0559

6040 7270 131 0131 0.6®

7270 18501 !. . 113 0.113 О.ШЗ

8501 9731 65 0065 0868

373! 10Э62 ]52 0.0® 0920

10982 12192 44 0 044 0964

12192 13423 27 0.027 0 991

13423 14653 9 0 009 1000

Еясе,'

01(1

Сохранить б)

Рис. 21. Результаты имитационного моделирования (продолжение)

Программная система СИМ-иМЬ может использоваться в практике предприятий и организаций для изучения и совершенствования деловых процессов [87], а также при оценке экономической эффективности программных средств и информационных технологий [104, 107].

3.4 Сравнение систем имитационного моделирования деловых процессов по критерию функциональной полноты

Для того чтобы оценить потребительскую ценность системы СИМ-ЫМЬ и ее перспективы на рынке программных средств имитационного моделирования, было необходимо сравнить ее возможности и степень удовлетворения требованиям пользователей с конкурирующими программными продуктами. Для этого был проведен сравнительный анализ систем имитационного моделирования по критерию функциональной полноты [81].

На первом шаге исследования были отобраны системы имитационного моделирования для анализа. В число выбранных программных продуктов вошли:

1. ARIS Simulation. [43] Платформа ARIS поддерживает многие распространенные нотации для построения визуальных моделей : диаграммы Чена, UML, Object Modeling Technique (ОМТ) и другие. ARIS Simulation - это модуль в составе платформы ARIS, предназначенный для проведения имитационного моделирования. В нем можно указать различные характеристики, которые могут послужить основой для построения динамических моделей. Для функций в ARIS Toolset можно указать время и периодичность выполнения. События, вызывающие выполнение функций характеризуются вероятностью. Результаты моделирования в ARIS представляются в виде наборов статистических данных, которые можно анализировать в рамках самой системы или экспортировать в другие программные средства.

2. Система имитационного моделирования Arena. Имитационная модель программы Arena включает следующие основные элементы: источники и стоки (Create и Dispose), процессы (Process) и очереди (Queue). Источники - это элементы, от которых в модель поступает информация или объекты. Скорость поступления данных или объектов от источника обычно задается статистической функцией. Сток - это устройство для приема информации или объектов. Понятие очереди близко к понятию хранилища данных - это место, где объекты ожидают обработки. Для построения моделей Arena имеет набор средств, которые включают палитру инструментов, набор гидов и др. Для поддержки автоматического построения имитационных моделей на основе визуальных, имеется возможность загрузки готовых визуальных моделей из программы BP Win (начиная с версии 4.0). Поскольку имитационная модель имеет гораздо больше параметров, чем диаграмма IDEF3, в BPwin 4.0 имеется возможность задать эти параметры с помощью свойств, определяемых пользователем (UDP). [161]

3. Simulink приложение к пакету Matlab для имитационного моделирования сложных процессов и систем. При моделировании с использованием Simulink, реализуется принцип визуального программирования, в соответствии с которым, пользователь на экране из библиотеки стандартных блоков создает модель устройства и осуществляет расчеты. При работе с Simulink пользователь имеет возможность модернизировать библиотечные блоки, создавать свои собственные, а также составлять новые библиотеки блоков. В ходе моделирования имеется возможность следить за процессами, происходящими в системе. Для этого используются специальные устройства наблюдения, входящие в состав библиотеки Simulink. Результаты моделирования могут быть представлены в виде графиков или таблиц. [162]

4. Any logic- отечественная система имитационного моделирования, главным отличием которой является возможность создавать анимированные графические модели при помощи языка программирования Java. AnyLogic отличается тем, что поддерживает все подходы к созданию имитационных моделей: процессно-ориентированный (дискретно-событийный), системно динамический и агентный, а также любую их комбинацию. Для описания поведения агентов используются диаграммы действий и диаграммы состояний. Для описания области, в которой существуют агенты используется инструмент «среда». Для осуществления системно-динамического моделирования используются потоковые диаграммы в сочетании с интерактивной анимацией моделей. Также AnyLogic включает специальную библиотеку (Enterprise Library) для моделирования дискретно-событийных (процессных) систем. Библиотека позволяет создавать любые дискретно-событийные модели из блоков. Для каждого блока библиотеки задана анимация по умолчанию. Кроме того пользователь может создать свою анимацию, которая будет отображать моделируемые процессы и позволять управлять параметрами модели в процессе ее выполнения. [156]

5. Business Studio - комплексная система бизнес-моделирования объектов и процессов системы управления предприятий. Имитационное моделирование в Business Studio позволяет смоделировать пошаговое выполнение процесса, таким образом в результате проведения ряда экспериментов можно оценить среднее значение и разброс времени выполнения процесса. А задав для каждого процесса используемые количественные и временные ресурсы в соответствии с методикой функционально-стоимостного анализа с помощью Business Studio можно рассчитать среднюю стоимость выполнения процесса и ее разброс. Если полученные значения не устраивают бизнес-аналитика или владельца процесса необходимо перепроектировать бизнес-процесс (оптимизировать или провести реинжиниринг), запустить процедуру имитационного моделирования и оценить новые значения времени и стоимости. Всю полученную в результате имитации статистическую информацию можно сохранить и вызвать на просмотр в любой момент. [158]

Все указанные продукты отвечают следующим условиям:

- позволяют осуществлять имитационное моделирование деловых процессов;

- поддерживают в той или иной степени интеграцию визуального и имитационного моделирования;

- широко распространены и пользуются популярностью на рынке.

На втором шаге был составлен список функций, по которым проводится анализ. При этом были отобраны как функции, существенные для процесса построения и работы с имитационными моделями, так и функции, обеспечивающие удобство и производительность при работе пользователя с системой. Фрагмент списка выбранных функций приведен в таблице 1.

Список функций систем имитационного моделирования

Код Функция fl Автоматическая генерация программного кода имитационной модели

2 Возможность анимировать процесс моделирования

В Возможность быстрого изучения системы f4 Возможность графического представления результатов моделирования f5 Возможность задания переменных имитационной модели в табличном виде f6 Возможность задания числовых характеристик имитационной модели в виде вероятностных значений f7 Возможность задания числовых характеристик имитационной модели в виде вычисляемых значений f8 Возможность импорта диаграмм из других ПП f9 Возможность корректировки и доработки готовой модели fO Возможность моделирования вложенных процессов fil Возможность моделирования параллельных процессов fl2 Возможность проведения факторного эксперимента fl3 Возможность расширения функций для задания числовых характеристик имитационной модели fl4 Возможность сохранения/загрузки созданных в системе имитационных моделей fl 5 Возможность табличного представления результатов моделирования fl6 Возможность экпорта и автономного использования модели fl7 Использование диаграмм широко распространенных нотаций (ИМЬ, II)РЕ и др.) для синтеза имитационной модели fl 8 Использование математических моделей для синтеза имитационной модели fl 9 Использование собственной нотации для разработки диаграмм

20 Наличие системы контекстной помощи m Поддержка модельного времени f22 Получение основных статистических характеристик выходного параметра

23 Получение статистических характеристик по нескольким переменным в рамках одной модели

24 Проверка правильности заполнения характеристик имитационной модели модели

25 Проверка синтаксической правильности визуальной модели

26 Редактирование имеющихся законов распределения

27 Создание собственных законов распределения

28 Экспорт результатов моделирования

На третьем шаге была заполнена таблица начальных данных (по данным [12, 38, 43, 52, 156, 158]), элементы которой (Xij) определяются по следующему правилу:

1, если j - я функция реализуется i - м ПП; 10, если не реализуется (ннвыполняется).

Полученные данные представлены в таблице А. 1 приложения А.

Далее на основании данных исходной таблицы были рассчитаны матрица Р (таблица 2), элементы которой показывают различие сравниваемых систем по функциям, и матрица Н (таблица 3), элементы которой (Нп<) показывают, какая часть функций, реализуемых ьтой системой, реализуется также и ]-той системой, т.е. насколько ья система поглощает]-ю систему.

Заключение

В ходе диссертационной работы был проведен анализ существующих методик и инструментов имитационного моделирования, выявлены их достоинства и недостатки. Обосновано применение метода интеграции визуального и имитационного моделирования для повышения эффективности анализа деловых процессов.

Предложена оригинальная методика синтеза имитационных моделей на основе диаграмм языка ЦМЬ. На основе этой методики разработана и реализована система имитационного моделирования СИМ-ЦМЬ. Указанная система обладает следующими преимуществами:

1) простота освоения и использования;

2) минимизация затрат времени на построение адекватной имитационной модели делового процесса;

3) наглядное представление исследуемого процесса в виде диаграммы

ЦМЬ;

4) возможность экспорта созданных имитационных моделей в автономный файл;

5) возможность расширения за счет включения в систему дополнительных диаграмм языка ЦМЬ.

Проведено моделирование движения потока документов в условиях применения системы автоматизированного документооборота вуза и анализ полученных результатов, позволивший выявить наиболее эффективные пути оптимизации документооборота.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Рванцов, Юрий Андреевич, 2011 год

Библиографический список использованных источников

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. - М.: Наука, 1976. - 279 с.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Моделирование и первичная обработка данных. - М.: Финансы и Статистика, 1983.-471 с.

3. Аручиди H.A. Интернет-технологии программирования: сравнительный анализ потребительского качества: Автореферат диссертации ... канд. экон. наук: 08.00.13: Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2004. - 23 с.

4. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии: Пер. с англ. - СПб.: Питер, 1997. - 464 с.

5. Боггс У., Боггс M. UML и Rational Rose, Пер. с англ. - М.: Издательство «ЛОРИ», 2000. - 580 с.

6. Боэм Б., Браун Дж., Каспар X., Липов М., Мак-Леод Г., Мфит М. Характеристики качества программного обеспечения. - М.: Мир, 1981. - 208 с.

7. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. 2-е русск. изд. (пер. с 7-го междунар. изд.). - М.: Олимп-Бизнес, 2008. - 1008 с.

8. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978. -

399 с.

9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. - М.: Бином, 1999. - 560 с.

10. Вендров A.M. Методы и средства моделирования бизнес-процессов // Информационный бюллетень «Jet Info». - 2004. -№10(137).

11. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 2000. -352 с.

12. Вендров А. М. Современные технологии создания программного обеспечения. Обзор // Jet Info Online. 2004. №4. Режим доступа: http://daily.sec.ru/dailypblprnver.cfm?pid=l 1800 (дата обращения: 09.10.2010)

13. Волков Ю.О. Новый взгляд на описание бизнес-процессов // PC Week/Russian Edition. - №34. -2005. - С. 42-55.

14. Волкова В.И., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. - СПб.: Изд. СПбГТУ, 1997. - 510 с.

15. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. - М.: «Вильяме», 2004, - 880 с.

16. Дегтярева Н.Ю., Суворова А.Ю., Суворов Д.В., Щербаков С.М. Имитационное моделирование документооборота в системе управления учебным процессом // Проблемы экономики, науки и образования: материалы межвузовской научно-практической конференции, посвященной 75-летию РГЭУ (РИНХ). - Волгодонск: РГЭУ (РИНХ), 2006. - С. 91-95.

17. Джамурзаев Ю.Д, Стрельцова Е.Д., Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. О некоторых подходах к оценке затрат труда и расчетам численности персонала (на примере налоговых органов): Научно-практическое пособие / Ростов-н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2008. - 157 с.

18. Джамурзаев Ю.Д., Щербаков С.М., Войнова Г.В. Имитационное моделирование трудоемкости выполнения функциональных операций работниками районных налоговых инспекций // Информационные системы, управление трудом и произодством: ученые записки. Выпуск 9.- Ростов-на-Дону: РГЭУ (РИНХ), 2005. - С. 30-42.

19. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. - М.: Финансы и статистика, 2002. -368 с.

20. Емельянов А.А Имитационное моделирование в управлении рисками. - СПб.: СПбГИЭА, 2000. - 376 с.

21. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. - М.: Наука, 1982. - 296 с.

22. Захарченко А.А., Самсонов Г.В., Щербаков С.М. Система имитационного моделирования HOBLIN: конструктивные особенности и направления развития // Статистика в современном мире: методы, модели,

инструменты. Материалы межвузовской научно-практической конференции / Ростовский Государственный Экономический Университет (РИНХ). -Ростов н/Д., 2007. -С. 118-120.

23. Змеев O.A., Лезарев A.B. Шаблон объектного проектирования для реализации функциональности процесса моделирования в имитационных моделях систем массового обслуживания // Вестник Томского гос. ун-та. - № 275.-2002.-С. 108-111.

24. КаляновГ.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 240 с.

25. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. -М.: СИНТЕГ, 2000. - 212 с.

26. Капустин Д.В., Рванцов Ю.А. Проектирование и разработка информационной системы «Контингент». Сборник конкурсных работ Всероссийского смотра-конкурса научно-технического творчества студентов высших учебных заведений «Эврика 2006» // Мин-во образования и науки РФ, Южно-Российский гос. тех. ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2006. - 432 с.

27. Кватрани Т. Визуальное моделирование с помощью Rational Rose 2002 и UML. - М.: Вильяме, 2003. - 268 с.

28. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. - СПб: Питер, 2004. - 848 с.

29. Козлов П.А., Александров А.Э. Оценка инфраструктурных транспортных проектов методом моделирования // Транспорт Российской Федерации. - №5. - 2006. -С.43-44.

30. Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. - 239 с.

31. Крачтен Ф. Введение в Rational Unified Process. - М.: Вильяме, 2002. - 240 с.

32. Ларман, Крэг. Применение UML и шаблонов проектирования: Пер. с англ. - М.: Вильяме, 2004. - 624 с.

33. Латыпов P.P., Точилин Е.В., Шибаев А.Ю., Щербаков С.М. Система имитационного моделирования Hoblin 2 // Математические и статистические методы в экономике и естествознании. Материалы IV межвузовских научных чтений. Часть 1. - Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2003. - С. 143-145.

34. Леоненков A.B. Самоучитель UML. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. -

304 с.

35. Лозина E.H., Щербаков С.М. UML-модели как основа имитационного моделирования производственной деятельности // Труды VI Юбилейной международной научной конференции «Инновации в науке и образовании-2008». Часть 2. - Калининград: КГТУ, 2008. - С. 302-305.

36. Лозина E.H., Щербаков С.М. Имитационное моделирование деятельности предприятия с использованием языка UML // Проблемы федеральной и региональной экономики: ученые записки. Выпуск 11. - Ростов-на-Дону: РГЭУ (РИНХ), 2008. - С. 166-171.

37. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 400 с.

38. Маклаков C.B. Имитационное моделирование с Arena // КомпьютерПресс. 2001. №7.

39. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. - M.: «Диалог - МИФИ», 2002. - 224 с.

40. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. - М.: МетаТехнология, 1993. - 677 с.

41. Мейер Б. Объектно-ориентированное конструирование программных систем. - М.: Изд-во «Интернет-университет информационных технологий -ИНТУИТ.ру», 2005. - 1232 с.

42. Мигаль А. Проект по внедрению EDI в сети "Патэрсон" [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ecr all.org/russia/files/Paterson_EDI.pdf

43. Моделирование бизнеса. Методология ARIS. Практическое руководство / Громов А., Каменнова М., Ферапонтов М., Шматалюк А. - М.: Весть-МетаТехнология, 2001. - 327 с.

44. Моделирование деловых процессов в налоговых инспекциях / Паскачев А.Б., Джамурзаев Ю.Д. , Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н. под общей редакцией Шевцовой Т.В., Чушкина Д.А.. - М.: Издательство экономико-правовой литературы, 2006. - 304 с.

45. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем/Пер. с англ. - М.: Мир, 1975. - 502 с.

46. Ольшевский А.И. Разработка алгоритмов генерации имитационных моделей коммуникационных сетей дистанционного обучения // Искусственный интеллект. - №4. - 2008. -С.471-482..

47. Паринов С.И. К теории сетевой экономики. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2002.- 168 с.

48. Петренко С., Симонов С., Кислов Р. Информационная безопасность: экономические аспекты // Информационный бюллетень «Jet Info». - 2003. - № 10(125).

49. Петренко С. А., Симонов С. В. Управление информационными рисками: Экономически оправданная безопасность. - М.: АйТи-Пресс, 2004. -381 с.

50. Полуянов Е.В. Моделирование процессов ведения налогового учета // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). - №2(24).- 2007. - С. 119-125.

51. Радченко Ю.В., Щербаков С.М. Оценка экономического эффекта внедрения системы информационной безопасности // Проблемы информационной безопасности: Материалы всероссийской научно-практической Интернет-конференции / РГЭУ (РИНХ). - Ростов н/Д, 2006. - С. 30-33.

52. Разработка имитационных моделей в среде MATLAB: Р17 Методические указания для студентов специальностей 01719, 351400 / Сост. А.

М. Наместников. Ульяновск, УлГТУ, 2004. 72с.

53. Рамбо Дж., Блаха М. UML 2.0. Объектно-ориентированное

моделирование и разработка. - СПб.: Питер, 2007. - 544 с.

54. Рамбо Дж., Якобсон А., Буч Г. UML: специальный справочник. -

СПб.: Питер, 2002. - 656 с.

55. Репин В .В. Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. - М.: Стандарты и качество, 2006. - 408 с.

56. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу

бизнес-процессов. - М.: ЮНИТИ, 1997. - 224 с.

57. Родина О.В., Рванцов Ю.А. Оценка совокупной стоимости владения системой автоматизированного синтеза имитационных моделей «СИМ-ЦМЬ»// Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2011. -№ 6 (30). - № гос. per. статьи 0421100034/. - Режим доступа к журн.:

http://uecs.ru.

58. Румянцев М.И. Средства имитационного моделирования бизнес-процессов // Корпоративные системы. - № 2,- 2007. - С. 43-48.

59. Сирота А.А. Компьютерное моделирование и оценка эффективности

сложных систем. - М.: Техносфера, 2006. - 280 с.

60. Скрипкин К.Г. Экономическая эффективность информационных

систем. - М.: ДМК Пресс, 2002. - 256 с.

61. Смирнова Г.Н., Сорокин А.А., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем. - М.: Ф и С, 2001 - 509 с.

62. Стрелец И.А. Новая экономика и информационные технологии. - М.:

Экзамен, 2003.-254 с.

63. Сугак Е.Е. Эргономические аспекты проектирования

пользовательского интерфейса: автореф. дис. канд. псих, наук / Е.Е. Сугак. -М., 2002. - 26 с.

64. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

65. Терехов JI.JI. Экономико-математические методы. - М.: Статистика, 1972.-360 с.

66. Тищенко E.H. Анализ защищенности экономических информационных систем: Монография /РГЭУ (РИНХ). - Ростов н/Д., 2003. -192 с.

67. Тищенко E.H. Методы оценки эффективности защищенности распределенных информационных систем // Научная мысль Кавказа. - 2003. — Приложение № 6.

68. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. - М: Бестселлер, 2003. - 416 с.

69. Тумай К. Имитационное моделирование бизнес-процессов // Консалтинг.ру. - 1999. - № 22.

70. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика) / пер. с англ., общая редакция Д.М. Гвишиани. - М.: Прогресс, 1971. - 340 с.

71. Фишер JI. Совершенство на практике. Лучшие проекты в области управления бизнес-процессами и workflow. Пер. с англ. - М.: Весть-Мета-Технология, 2000. - 408 с.

72. Фридман А.Л. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 192 с.

73. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. Пер. с англ. - СПб.: Изд. Санкт Петербургского университета, 1997 - 332 с.

74. Харрингтон Дж., Эсселинг К.С., Нимвеген Х.В. Оптимизация бизнес-процессов: документирование, анализ, управление, оптимизация. - СПб.: АЗБУКА, 2002. - 324 с.

75. Хубаев Т.Н. Безопасность распределенных информационных систем: обеспечение и оценка // Известия вузов. Северо-Кавказский регион.

Технические науки. Спецвыпуск: Математическое моделирование и компьютерные технологии. - 2002. - С. 11-13.

76. Хубаев Г.Н. Интеграция визуальных и имитационных моделей -универсальный инструментарий для оценки затрат ресурсов // Проблемы федеральной и региональной экономики: ученые записки, Выпуск 10. - Ростов н/Д, 2007. - С.131-135.

77. Хубаев Г.Н. Методика экономической оценки потребительского качества программных средств // Программные продукты и системы (SOFTWARE&SYSTEMS). - № 1. - 1995. - С.2-8.

78. Хубаев Г.Н. Пошаговое упорядочение множества объектов // Вопросы экономических наук. - 2010. - №4.

79. Хубаев Г.Н. Процессно-статистический подход к учету затрат ресурсов при оценке (калькуляции) себестоимости продукции и услуг: особенности реализации, преимущества // Вопросы экономических наук. -2008. - №2.

80. Хубаев Г.Н. Расчет совокупной стоимости владения программным продуктом: методическое и инструментальное обеспечение // Вопросы экономических наук. - 2010. - №5.

81. Хубаев Г.Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты. // Программные продукты и системы. 1998. № 2. С. 6-9.

82. Хубаев Г.Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств. - Ростов н/Д: РГЭА, 1997. - 94 с.

83. Хубаев Г.Н., Латыпов P.P., Щербаков С.М. Система имитационного моделирования «HOBLIN» // Свидетельство об государственной регистрации программы и включении в отраслевой фонд алгоритмов и программ. - № 50200100441.-М.: ГКЦИТ, 2001.

84. Хубаев Г.Н., Родина О.В. Модели, методы и программный инструментарий оценки совокупной стоимости владения объектами

длительного пользования (на примере программных систем) / Монография. — Ростов-н/Д: РГЭУ (РИНХ), 2011— 336 с.

85. Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н. Объектно-ориентированное моделирование процессов налогового учета // Вестник Академии / Рост. гос. экон. ун-т (РИНХ). -№1. -2004. - С.7-15.

86. Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н., Щербаков С.М. Автоматизированный синтез имитационных моделей деловых процессов // Известия вузов. Северо-кавказский регион. Технические науки. - №4. - 2008. -С. 73-79.

87. Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н., Щербаков С.М. Программный комплекс автоматизации синтеза имитационных моделей: принципы и применение // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы VIII междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 7 апреля 2008г./ Новочеркасск: Лик, 2008. -Ч.1.- С.60-69.

88. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. Интеграция визуального и имитационного моделирования деловых процессов предприятия: принципы и инструментарий // Проблемы современной экономики. - № 3. - 2008. - С. 252258.

89. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. Методика имитационного моделирования деловых процессов на основе UML-моделей // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды X Междунар. науч.-практ. конф. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2006. - С. 96-99.

90. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. Конструирование имитационных моделей в экономике и управлении. Монография // Ростов-н/Д., РГЭУ (РИНХ), 2008.- 175 с.

91. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. Особенности использования языка UML для имитационного моделирования // Проблемы федеральной и региональной экономики. Ученые записки. Выпуск 9. - РГЭУ (РИНХ). - Ростов-н./Д, 2006. -С.99-113.

92. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М., Латыпов P.P. Система имитационного моделирования временных параметров информационной системы // Материалы межвузовских научных чтений. - Ростов н/Д: РГЭА, 1999.

93. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М., Рванцов Ю.А. Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка UML «СИМ-UML» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. - №2009610414. -М.: РОСПАТЕНТ, 2009.

94. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М., Шибаев A.A. Конструктор имитационных моделей деловых процессов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. - №2005612262. - М.: РОСПАТЕНТ, 2005.

95. Черемных C.B., Семенов И.О., Ручкин B.C. Структурный анализ систем: IDEF-технологии.- М.: Ф и С, 2001. - 208 с.

96. Шеер А.-В. Моделирование бизнес-процессов. - М.: Весть-МетаТехнология, 2000. - 175 с.

97. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 417 с.

98. Широбокова С.Н., Хашиева Л.Н. Разработка информационных моделей экономических систем с использованием унифицированного языка моделирования UML / РГЭУ (РИНХ). - Ростов-н/Д, 2002. - 144 с.

99. Широбокова С.Н., Щербаков С.М. Автоматизация построения имитационных моделей деловых процессов: формализованная метамодель// Теория, методы проектирования, программно-техническая платформа корпоративных информационных систем: Материалы VI Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 26мая 2008г./ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). -Новочеркасск: ЮРГТУ, 2008. - С. 125-133.

100. Широбокова С.Н., Щербаков С.М. Возможности метода и программного комплекса автоматизированного синтеза имитационных моделей деловых процессов // Компьютерное моделирование 2008: Труды междунар. науч.-техн. конф., г. Санкт-Петербург, 24 - 25 июня 2008г./ СПб: Изд-во Политехнического университета, 2008. - С.259-268.

101. Шитиков В .К., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. - Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003.-463 с.

102. Шполянская И.Ю. Имитационное моделирование бизнес-процессов и систем: Научно-практическое пособие. - Ростов-н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2005. -224 с.

103. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS: Пер. с англ. - М.:

Машиностроение, 1980. - 592 с.

104. Щербаков С.М. Вопросы оценки экономической эффективности применения интернет-технологий // Учет и статистика. - №3(7). - 2005. - С. 199-205.

105. Щербаков С.М. Основные направления исследования вопросов экономической эффективности интернет-приложений // Научный поиск: по страницам докторских диссертаций. Выпуск 6. - Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2007.-С. 125-132.

106. Щербаков С.М. Экономические аспекты процессов построения и использования интернет-приложений // Научный поиск: По страницам докторских диссертаций. Выпуск 7. - Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2008. - С. 97104.

107. Щербаков С.М., Аручиди H.A. Имитационное моделирование процессов эксплуатации интернет-приложений // Статистика в современном мире: методы, модели, инструменты: материалы II межвузовской научно-практической конференции. - Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2008. - С. 174-179.

108. Щербаков С.М., Аручиди H.A. Экономические аспекты построения интернет-приложений: методы сравнительного анализа и выбора интернет-технологий // Экономические науки. - № 43. -2008. - С. 381-387.

109. Щербаков С.М., Рванцов Ю.А. Имитационное моделирование деловых процессов на основе диаграмм языка UML // Проблемы федеральной и региональной экономики: ученые записки. Выпуск 11. - Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2008.-С. 171-179.

110. Щербаков С.М., Рванцов Ю.А. Имитационные модели деловых процессов: принципы и метамодель автоматизированного синтеза // Статистика в современном мире: методы, модели, инструменты: материалы II межвузовской научно-практической конференции. - Ростов н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2008. - С. 179-185.

Ш.Щербаков С.М., Рванцов Ю.А. Система имитационного моделирования деловых процессов СИМ UML. // Информационные технологии моделирования и управления, 2009, №4(56).

112. Anderson R. Why Information Security is Hard-An Economic Perspective // ACS AC 01: Proceedings of the 17th Annual Computer Security Applications Conference, IEEE Computer Society. - Washington, 2001.

113. Anderson R., Moore T. The Economics of Information Security // Science. - No. 314 (5799). - October 27, 2006. - pp. 610-613.

114. Arief L.B. and Speirs N.A. A UML tool for an automatic generation of simulation programs. In Proceedings of the 2nd International Workshop on Software and Performance (WOSP 2000). - Ottawa, Canada, 17-20 September 2000. - pp. 7176.

115. Arief L.B. and Speirs N.A. Automatic generation of distributed system simulations from UML. In Proceedings of ESM '99.- Warsaw, Poland, June 1999.-pp. 85-91.

116. Balsamo S., Marzolla M. A Simulation-based approach to Software Performance Modeling, TR SAH/44, March 2003 ESEC 2003, Europ. Software Eng. Conf. and ACM SIGSOFT Symp. on the Foundations of Soft. Eng.

117. Balsamo S., Marzolla M. Simulation Modeling of UML Software Architectures, Proceedings of the European Simulation Multiconference, Nottingham - UK, Jun 9-11 2003, Edited by David Al-Dabass, SCS-European Publishing House, pp. 562-567.

118. Balsamo S., Simeoni M. On Transforming UML models into performance models Technical Report Saladin Project R-SAL-51, WTUML:

Workshop on Transformations in UML, ETAPS 2001 Satellite Event Genova, Italy, April 7th, 2001.

119. Barjis J. The importance of business process modeling in software systems design // Science of Computer Programming, Vol. 71, Issue 1 (March 2008), pp. 73-87.

120. Barjis J., Shishkov B. UML based business systems modeling and simulation // Proceedings of EUROSIM 2001 June 26 - 29, 2001 Aula Conference Centre Delft, The Netherlands.

121. Bourouis A., Belattar B. «JAPROSIM: A Java Framework for Discrete Event Simulation», in Journal of Object Technology, Vol. 7, No. 1, January-February 2008, pp. 103-119.

122. Camp L.J. Economics of Information Security // I/S A Journal of Law and Policy in the Information Society, Vol. 2. No. 2, 2006.

123. Carini B. Dynamics and Equilibria of Information Security Investments // Workshop on the Economics of Information Security, Berkeley, May 2002.

124. Castela N., Tribolet J., Silva A., Guerra A. Business process modeling with UML, 2003.

125. Conrad J. Analyzing the Risks of Information Security Investments with Monte-Carlo Simulations // Fourth Workshop on the Economics of Information Security, Cambridge, 2005.

126. Copstein B., Pereira C.E., Wagner F.R. The Object-Oriented Approach and the Event Discrete Simulation Paradigms. In: 10th European Simulation Multiconference. Budapest, Hungary, June 1996. Proceedings, Society for Computer Simulation, 1996, pp. 57-61.

127. Cortellessa V., Mirandola R. PRIMA-UML: a performance validation incremental methodology on early UML diagrams, in Proceedings of WOSP 2002 // Proc. of the third international workshop on software and performance (WOSP 2002) ACM Press, July 24^-26, 2002.

128. Ding W., Yurcik W. Economics of Internet Security Outsourcing: Simulation Results Based on the Schneier Model // Workshop on the Economics of

Securing the Information Infrastructure (WESII), Washington D.C. USA, October 2006.

129. Eriksson Hans-Erik, Penker M. Business Modeling with UML: Business Patterns at Work. John Wiley & Sons, 2000, 459 p.

130. Gordon G., Petriu D.C. XSLT Transformation from UML Models to LQN Performance Models, Proc. of 3rd Int. Workshop on Software and Performance WOSP' 2002.- Rome, Italy, July 2002.- pp.227-234.

131. Gordon L., Loeb M. The economics of information security investment // ACM Transactions on Information and System Security, 5:438-457, November 2002.

132. Gordon, L., Richardson R. The New Economics of Information Security // Information Week (March 29, 2004), pp. 52-56.

133. Hennig A., Wasgint R. Performance Modelling of Software Systems in UML-Tools for the Software Developmer. In Proceedings of European Simultion Multiconference (ESM 2002), pp. 94-99.

134. Kabajunga C., Pooley R. Simulating UML sequence diagrams. In Rob Pooley and Nigel Thomas, editors, UK PEW 1998, pp. 198-207. UK Performance Engineering Workshop, July 1998.

135. Kelton W.D., Sadowski R.P., and Sturrock D.T. Simulation with Arena by, 4th ed., McGraw-Hill, 2007.

136. Koch N., Kraus A. Towards a common metamodel for the development of Web applications. Proc. Int. Conf. on Web Engineering, Oviedo, Spain, July 2003, pp. 495-506.

137. Koch N., Kraus A., Cachero C., Melia S. Integration of Business Processes in Web Applications Models.// Journal of Web Engineering, 3(l):22-49, May 2004.

138. L'opez-Grao J.P., Merseguer J., Campos J. Performance engineering based on UML & SPN's: A software performance tool. In Proc. of 7th Int. Symposium On Computer and Information Sciences (ISCIS2002), pp. 405-409, Orlando, Florida, October 2002. CRC Press.

139. Marzolla M., Balsamo S. UML-PSI: The UML Performance Simulator, Proc. of the First International Conference on the Quantitative Evaluation of Systems (QEST 2004), Enschede, The Netherlands, September 27-30, 2004, pp. 340-341, IEEE Computer Society.

140. McKnight Lee W., Bailey Joseph P. An Introduction to Internet Economics // The Journal of Electronic Publishing. 1996. Vol. 2, Issue 1.

141. Noran O. Business modeling UML vs. IDEF.: Griffith.: Griffith University, 2003.

142. Pan-Wei Ng Business Process Modeling and Simulation with UML Part I: Defining a UML Transaction Model That Maps to RUP Business Models // Rational Edge, 2002 Apr.

143. Pan-Wei Ng Business Process Modeling and Simulation with UML Part II: Executing a UML Transaction Model with Rational Rose // Rational Edge, 2002 May.

144. Performance by Unified Model Analysis (PUMA) by Murray Woodside, Dorina C. Petriu, Dorin B. Petriu, Hui Shen, Toqeer Israr, Jose Merseguer // WOSP'05, July 11-15, 2005, Palma de Mallorca, Spain.

145. Petriu D.C., Shen H. Applying the UML performance profile: graph grammarbased derivation of LQN models from UML specifications, in Computer Performance Evaluation / TOOLS, Eds. T. Field, P. G. Harrison, J. Bradley, and U. Harder, in Lecture Notes in Computer Science 2324 (Springer, 2002).

146. Pooley R.J. and King P.J.B. (1999, February). The Unified Modeling Language and performance engineering. In IEE Proceedings - Software, Vol. 146, pp. 2-10.

147. Richter H., März L. Toward a standard process: the use of UML for designing simulation models. Winter Simulation Conference 2000, pp.394-398.

148. Roj J., Martin Owen M. BPMN and Business Process Management -Popkin Software, September 2003.

149. Saunders J. A Dynamic Risk Model for IT Security in a Critical Infrastructure Environment // Workshop on System Dynamics Modeling of Physical and Social Systems for National Security, Chantilly VA, April 2005.

150. Shapiro С., Varian H.R. Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy, Boston, MA: Harvard Business School Press, 1999.

151. Silk K.R. Java and Object-Oriented simulation, Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference, pp. 246-252. December 2000.

152. SIMFONE: an object-oriented simulation framework by Rossetti M.D., Aylor В., Jacoby R., Prorock A., White A. Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference Institute of Electrical and Electronics Engineers, Piscataway, New Jersey, pp. 1855-1864.

153. Simulation Modeling Handbook: A Practical Approach. Chung, Chris. CRC PRESS, 2004, 574 p.

154. Teilans A., Kleins A., Merkuryev Y., Grinbergs A. Design of UML models and their simulation using ARENA // WSEAS Transactions on Computer Research Vol. 3, Issue 1 (January 2008), pp. 67-73.

155. Towards Simulation-Based Performance Modeling of UML specifications. // Technical Report CS-2003-2 By S. Balsamo, M. Grosso and M. Marzolla (Dipartimento di Informatica University Ca' Foscari di Venezia via Torino, Italy), 2003, 22 p.

156. Система имитационного моделирования AnyLogic // Сайт компании XJ technologies. - [Электронный ресурс]. - URL: www.xjtek.ru (дата обращения: 01.07.2011).

157. Система имитационного моделирования CHM-UML. [Электронный ресурс]. -URL: www.sim-uml.ru (дата обращения: 04.06.2010).

158. Функционально-стоимостной анализ и имитационное моделирование. - Методика, 2008 [Электронный ресурс]. - URL: www.businessstudio.ru (дата обращения: 04.06.2010).

159. BPMN and Business Process Management Introduction to the New Business Process Modeling Standard. By Martin Owen and Jog Raj, 2003 [Электронный ресурс]. - URL: www.bpmn.org (дата обращения: 01.03.2009).

160. Free Pascal Programmers' manual, version 2.2, Michael Van Canneyt August 2007 [Электронный ресурс]. - URL: www.freepascal.org (дата обращения: 17.06.2010).

161. Маклаков С. Имитационное моделирование с Arena [Электронный ресурс]. Дата обновления: 31.07.2001. - URL: http ://www. interface .ru/fset. asp?Url=/ sy smod/ ar 1 .htm (дата обращения: 04.06.2010).

162. И.В.Черных. "Simulink: Инструмент моделирования динамических систем" [Электронный ресурс]. Дата обновления: 15.01.2003. — URL: www.nsu.ru/matlab/MatLab_RU/simulink/bookl/l.asp.htm (дата обращения: 04.06.2010).

163. Object Management Group (OMG), «UML profile for schedulability», performance and time spécification, version 1.1 (formal/05-01-02) , January 2005 [Электронный ресурс]. - URL: www.omg.org (дата обращения: 17.12.2009).

164. Object Management Group (OMG), XML Metadata Interchange (XMI) spécification, version 2.0 (formal/03-05-02), May 2003 [Электронный ресурс]. -URL: www.omg.org (дата обращения: 17.12.2009).