Оптимізація іт-інфраструктури банку

1 2 3 4 5

Ім'я файлу: владислава курсовая.docx
Розширення: docx
Розмір: 2022кб.
Дата: 01.05.2023
скачати
Пов'язані файли:
Документ Microsoft Word (4).docx
Документ Microsoft Word (5).docx
221pdf-8.docx
zx практические.docx
вышмат.docx
Армения (2).docx
андрей лабы.docx
Вар. 1.docx
алекс.docx

4

Київський національний торговельно-економічний університет

Кафедра комп’ютерних наук та інформаційних систем
Отримано

Реєстраційний номер № __________

від «____» ________ 20____ р.

КУРСОВА РОБОТА
з дисципліни «Імітаційне моделювання»

на тему «оптимізація ІТ-інфраструктури банку»
Виконала:

студент ______курсу ______ групи

_________________форми навчання

факультету___________________

_____________________________

(прізвище, ім'я, по батькові)

_____________________________
Науковий керівник:

_____________________________

(науковий ступінь, посада)

_____________________________

(прізвище, ім'я, по батькові)
Результати перевірки:

КИЇВ 2023

ЗМІСТ

Вступ

1. Теоретичні аспекти моделювання економіки

Опис систем динамічної моделі економіки
Визначення понять імітаційного моделювання та динамічного програмування
Переваги та недоліки застосування динамічних моделей в економіці

2. Розробка імітаційної моделі

Опис процесу моделювання та вибір методів моделювання
Розробка логіки та алгоритму роботи моделі
Опис вхідних та вихідних даних, параметрів та їх визначення

3. Проведення дослідження на прикладі обраної моделі

Обґрунтування вибору початкових параметрів
Опис та аналіз отриманих результатів
Розгляд можливих варіантів впливу різних факторів на результати моделювання

Висновки

Список використаної літератури

7

8
ВСТУП

Розгляд звернень є однією з найважливіших функцій будь-якого департаменту Фонду соціального страхування України і навіть регіональних управлінь. Ситуація, що склалася в Україні, а саме ситуація після набрання чинності Законом України "Про внесення змін до деяких законів України щодо підвищення пенсій" (Пенсійна реформа України). З моменту набрання чинності цим законом збільшилася кількість скарг громадян на дії Фонду соціального страхування України. Це спричинило проблеми як з точки зору дотримання встановлених законом строків розгляду заяв, так і з точки зору прийняття управлінських рішень щодо продовження розгляду звернень громадян. Для забезпечення візуалізації та полегшення прийняття управлінських рішень необхідно створити програмний продукт, який може гнучко обробляти введення даних та відображати потік обробки заяв у реальному часі.

Об'єктом дослідження є діяльність операційних підрозділів щодо оптимізації ІТ-інфраструктури банку. Предметом дослідження є імітаційна модель потоку обробки звернень громадян.

Метою дослідження є оптимізація ІТ-інфраструктури банку та розробка імітаційної моделі діяльності операційного відділу з обробки звернень.

Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання

a) Описати загальну характеристику процесу імітаційного моделювання. b) Описати об'єкт дослідження як масу.

Розглянути об'єкт дослідження як систему масового обслуговування;

в) продемонструвати доцільність використання методів імітаційного моделювання для оцінки ефективності роботи операційних підрозділів при оптимізації ІТ-інфраструктури банку

г) визначити параметри об'єкта, що підлягають дослідженню за допомогою імітаційного моделювання

д) визначитися з постановкою задачі моделювання

е) розробити концептуальну модель діяльності операційних підрозділів щодо оптимізації ІТ-інфраструктури банку

f) описати вхідні та вихідні дані моделі; g) надати математичний опис моделі

h) розробити продукти, що описують потік обробки звернень громадян на основі методів імітаційного моделювання; i) розробити продукти, що описують потік обробки звернень громадян на основі методів імітаційного моделювання

i) На основі результатів імітаційного моделювання сформулювати практичні рекомендації щодо оптимізації діяльності операційних підрозділів для оптимізації ІТ-інфраструктури банку.

ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Опис систем динамічної моделі економіки

Моделювання - найпотужніший універсальний метод дослідження.

З його допомогою оцінюють ефективність різних систем, поведінка яких залежить від впливу випадкових факторів [15].

Аналітичне моделювання передбачає побудову та дослідження математичних моделей. Воно ґрунтується на ідентичності форми рівнянь і невизначеності зв'язків між прототипом і змінними в рівняннях, що описують модель.

Недоліком більшості аналітичних моделей, заснованих на концепціях теорії масового обслуговування, є використання значних спрощень, таких як пуассонівське або найпростіше представлення потоків замовлень, припущення про експоненціальний розподіл часу обслуговування і неможливість одночасної обробки замовлень декількома каналами обслуговування. Такі спрощення, а іноді і штучна адаптація аналітичних моделей до використання математичного апарату, розробленого для дослідження реальних систем, можуть поставити під сумнів результати аналітичного моделювання. Недоліком складних моделей є їхня обчислювальна обтяжливість. Зокрема, аналітичні розв'язки системи диференціальних рівнянь Колмогорова для ймовірності стану системи масового обслуговування можна знайти лише за умови, що кількість каналів обслуговування не перевищує двох [17]. У таких випадках також важко розв'язати відповідну алгебраїчну систему рівнянь для ймовірностей стану граничних стаціонарних режимів. Тому аналітичні методи мають самостійне значення при дослідженні функціонування систем масового обслуговування лише в першому наближенні.

Вони є визначальними в першому наближенні систем масового обслуговування та в деяких спеціальних задачах.

На відміну від аналітичного, імітаційне моделювання дозволяє усунути більшість обмежень, пов'язаних з можливістю відображення в моделі реальних процесів досліджуваної системи, динамічних взаємозалежностей поточних і наступних подій і складних взаємозв'язків між параметрами і показниками ефективності системи. Імітаційні моделі в деяких випадках не такі лаконічні, як аналітичні, але вони максимально наближені до системи, що моделюється, і можуть бути зручними у використанні [16]. Тому можна використовувати імітаційне моделювання як універсальний підхід до прийняття рішень в умовах невизначеності, враховуючи елементи, які важко формалізувати в моделях, і використовуючи основні принципи системного підходу для вирішення практичних завдань.

Імітаційні моделі імітують основні явища, з яких складається функціонування системи, і описують об'єкт дослідження певною мовою, зберігаючи його логічну структуру, часовий порядок, властивості та організацію інформації про стан процесу. Слід зазначити, що між імітаційним моделюванням та дослідженням і експериментальним вивченням процесів існує схожість. Опис компонентів реальної системи в імітаційній моделі має певний логіко-математичний характер і являє собою набір алгоритмів, які імітують функціонування цієї системи. Модельні програми, створені на основі цих алгоритмів, дозволяють звести імітаційне моделювання до експериментів на комп'ютері.

Вони "проганяються" на наборі вхідних даних, що імітують основні події, які відбуваються в системі. Інформація, що фіксується під час прогону імітаційного моделювання, дозволяє визначити необхідні показники, що характеризують ефективність функціонування досліджуваної системи.

Використання універсальної мови програмування для реалізації імітаційних моделей забезпечує дослідникам гнучкість

Однак, мови моделювання, специфічні для конкретної предметної області, є більш досконалими мовами, а тому дозволяють здешевити створення модельних програм для дослідження складних систем.

Але, як і будь-який інший вид моделювання, імітаційне має як переваги, так і недоліки. Тож розглянемо переваги та недоліки імітаційного моделювання (рис. 1.1).

Рисунок 1.1 – Переваги та недоліки імітаційного моделювання Можна виділити наступні етапи імітаційного моделювання:

а) аналіз характеристик і закономірностей функціонування досліджуваного об'єкта;

б) побудова імітаційної моделі; в) підготовка даних для моделі;

г) власне програмна реалізація імітаційної моделі; д) оцінка адекватності моделі;

е) проведення імітаційних експериментів.

Об'єкт дослідження як система масового обслуговування

Із системами масового обслуговування (СМО) ми зустрічаємось повсякчас.

Ми постійно стикаємося з системами черг. Кожен з нас мав досвід стояння в черзі (магазини, заправки, бібліотеки, кафе тощо). Будь-яке виробництво можна розглядати як сукупність систем обслуговування. Типовими системами обслуговування є ремонтні та медичні послуги, транспортні системи, аеропорти та залізничні вокзали [10].

Особливе значення такі системи мають в інформаційних процесах. Це переважно комп'ютерні системи, мережі передачі інформації, операційні системи, бази та банки даних. Сервісні системи відіграють важливу роль у повсякденному житті. Досвід моделювання різних дискретних систем показує, що близько 80% цих моделей базуються на системах масового обслуговування [7].

Системи масового обслуговування зазвичай можна представити як послідовно пов'язану множину запитів на обслуговування (потоків замовлень), черг, каналів обслуговування та потоків обслугованих замовлень. Пристрій, який безпосередньо обслуговує замовлення, називається каналом обслуговування.

Системи масового обслуговування можна класифікувати за десятьма ознаками [8].

1. за характером замовлень, що надходять до системи: системи з регулярними та випадковими потоками замовлень. Якщо кількість замовлень, що надходять в систему за одиницю часу (інтенсивність потоку), є постійною або функцією часу, то система є регулярною з точки зору потоку замовлень; в іншому випадку - це випадкова система. Випадкові потоки замовлень можуть бути стаціонарними або нестаціонарними. Якщо параметри потоку замовлень не залежать від положення часового інтервалу, що розглядається, на осі часу, маємо стаціонарний потік замовлень; в іншому випадку маємо нестаціонарний потік замовлень. Наприклад, якщо кількість покупців, що приходять до магазину, не залежить від часового інтервалу, то потік замовлень (покупців) є стаціонарним.

2. за кількістю замовлень в одиницю часу: системи з нормальним і ненормальним потоком замовлень. Система має нормальний потік замовлень, якщо ймовірність отримання двох або більше замовлень одночасно дорівнює нулю або мізерно мала. Наприклад, потік літаків, що прибувають на злітно-посадкову смугу аеропорту, можна вважати регулярним, оскільки ймовірність одночасного надходження двох або більше літаків на канал обслуговування дуже низька.

3. через відношення порядку: Системи, в яких немає наслідків надходження замовлень в систему, і системи, в яких вони є. Якщо ймовірність надходження замовлення в систему в даний момент часу не залежить від того, скільки замовлень вже було розміщено, тобто не залежить від передісторії досліджуваного процесу, то це проблема без наслідків, в іншому випадку - проблема з наслідками. Прикладом проблеми з післядією є потік студентів до викладача для складання іспиту.

4. залежно від характеру поведінки замовлення в системі: відхилення, обмежений час очікування, необмежений час очікування:

- Коли нове замовлення на обслуговування надходить і залишає систему, розуміючи, що всі канали обслуговування вже переповнені, система стає системою з відмовами. Замовлення також можуть залишати систему, коли черга досягає певного розміру. Якщо ворожа ракета прибуває в той час, коли всі протиракетні засоби обслуговують інші ракети, вона може без проблем покинути зону обслуговування;

- Система обмеженого очікування існує, коли нове замовлення прибуває, знаходить всі канали обслуговування заблокованими і стає в чергу, але залишається в черзі обмежений час і залишає систему, так і не дочекавшись обслуговування. Як приклад такої системи

"Нетерплячі" замовлення можуть бути доставлені самоскидом, завантаженим цементним розчином. Якщо час очікування досить довгий, розчин може бути вивантажений в іншому місці, щоб запобігти його затвердінню;

- Якщо надходить нове замовлення і всі канали обслуговування переповнені, змушення людей стояти в черзі, поки їх не обслужать, призведе до системи необмеженого очікування. Наприклад, літаки стоять в аеропорту, поки не буде звільнена злітно-посадкова смуга.

5) За способом відбору замовлень на обслуговування: за пріоритетом, за витраченим часом, випадковим чином, останній обслужений першим. Це іноді називають дисципліною обслуговування:

- Там, де системи черг охоплюють кілька категорій замовлень і з якихось причин необхідно застосовувати різний підхід до їхнього відбору, існують системи з пріоритетами. Наприклад, коли товари прибувають на будівельний майданчик, в першу чергу встановлюється те, що потрібно в цей момент;

- Наприклад, коли товари надходять на будівельний майданчик, в першу чергу встановлюється те, що необхідно в даний момент. Вільний канал також забезпечує систему замовленнями, які надходять раніше за інші. Це найпоширеніший клас систем. Наприклад, якщо клієнт

продали першим і запропонували першим. Цей метод відбору заявок на обслуговування використовується, коли технічні, технологічні або організаційні умови не дозволяють визначити пріоритетність заявок;

- Існують системи з випадковим відбором заявок на обслуговування, коли заявки з черги потрапляють до каналу обслуговування у випадковому порядку. Приклад: сантехнік обирає одне з кількох замовлень на ремонт, які він отримує від мешканців. Вибір тут зазвичай визначається позицією слюсаря. Слюсар віддасть перевагу замовленню найближчого до нього мешканця, якщо інші фактори не визначать його вибір;

- Останній отримає послугу в першу чергу. Такий спосіб відбору заявок на обслуговування використовується у випадках, коли системі зручніше та економічно вигідніше взяти замовлення, яке надійшло останнім. Наприклад, у випадках, коли будівельні товари перетинаються, зручніше взяти товар, який надійшов останнім.

6. залежно від характеру обробки замовлень: деякі системи мають детермінований і рандомізований час обслуговування. Якщо інтервал часу між моментом надходження замовлення в канал обслуговування і моментом виходу замовлення з цього каналу фіксований, то це система з детермінованим часом обслуговування, в іншому випадку - система з випадковим.

7. кількість каналів обслуговування: одноканальні та багатоканальні системи. Наприклад, для зведення будівлі може використовуватися один будівельний кран (один канал обслуговування) або декілька (багато каналів) для обслуговування продукції, що надходить на будівельний майданчик.

8. за кількістю фаз обслуговування: однофазні та багатофазні системи. Якщо канали обслуговування організовані послідовно і неоднорідні, оскільки виконують різні операції обслуговування, то

Багатоступеневі системи масового обслуговування. Прикладом такої системи є обслуговування автомобілів на СТО (наприклад, мийка, діагностика).

9. залежно від однорідності замовлень, що надходять на обслуговування: системи з однорідними та неоднорідними потоками замовлень. Наприклад, якщо на розвантаження приїжджають мікроавтобуси з однаковим вантажем, то такі замовлення називаються однорідними, а з різним - неоднорідними.

10. випадки, коли потік замовлень обмежений: поділяються на закриті та відкриті системи. Якщо потік ордерів обмежений і ордер повертається через деякий час після його розміщення, то це закрита система, в іншому випадку - відкрита система. Прикладом закритої системи є бригада робітників, які встановлюють обладнання на ткацькій фабриці.

Розглянемо потік запитів, які обробляє відділ оптимізації ІТ-інфраструктури банку, як систему масового обслуговування.

Процес обробки запитів громадян передбачає, що громадяни регулярно подають нові запити на розгляд після того, як попередні запити вирішені. Громадяни, які мають заперечення, стають у чергу і чекають на вирішення своєї проблеми.

У цьому випадку ефективність роботи відділу залежить від швидкості вирішення звернень. Основним фактором буде кількість звернень, тобто кількість отримувачів послуг, які виявлять бажання вирішити свої питання, пов'язані з послугами, що надаються пенсійним фондом. Але на цей показник ми не можемо впливати.

Наступний фактор, який ми можемо регулювати, - це кількість фахівців, які обробляють заяви. Цей фактор визначає кількість заяв, які обробляються щогодини, як правило, щодня або щомісяця.

Час обслуговування є випадковою величиною з обмеженнями, встановленими законами розподілу ймовірностей та закономірностями. Якщо громадянин подає скаргу і з якихось причин ця скарга не розглядається у встановлений законом термін, громадянин може подати позов до суду. Він може довести свою правоту в суді і отримати компенсацію, але навіть якщо він отримає компенсацію, він все одно не буде задоволений послугами Фонду.

Таким чином, виходячи з вищевикладеного, потік опрацювання звернень громадян визначається факторами, на які ми можемо впливати (кількість спеціалістів, призначених для опрацювання звернень громадян), факторами, на які ми не можемо безпосередньо впливати (інтенсивність та загальна кількість звернень), факторами, встановленими Законом України "Про звернення громадян". Зважаючи на строки, встановлені Законом України "Про звернення громадян" (від подання звернення до прийняття рішення після опрацювання виконавцем), можна зробити висновок, що це система масового обслуговування.

Обґрунтування доцільності застосування методів імітаційного моделювання для оцінки ефективності діяльності операційного відділу оптимізації ІТ-інфраструктури банку

Для вибору моделей розробляють їх класифікації. Спочатку всі моделі ділили на дві групи – фізичні та математичні (абстрактні) [22]. У подальшому стали розробляти класифікації за різними ознаками. При цьому різні ознаки класифікації інтерпретують неоднаково.

У різних джерелах пропонуються також різноманітні ознаки класифікації за характером моделей і модельованих об'єктів, за сферами додатки моделювання (у техніці, фізичних науках, кібернетиці тощо), за способом відображення (евристичні, натурні та математичні), по цілям дослідження, по особливостям подання (прості і складні, однорідні і неоднорідні, відкриті і закриті, статичні і динамічні, імовірнісні та детерміновані тощо), по методам моделювання та інші. На рисунку 1.2 відображена одна з таких класифікацій моделей.

Рисунок 1.2 – Класифікація моделей

У числі математичних в певний період розвитку теорії моделювання почали виділяти клас імітаційних моделей. А з розвитком обчислювальної техніки набувають дедалі ширшого розвитку та використання .

Імітаційна модель – це комплексна математична й алгоритмічна модель досліджуваної системи. Імітаційна модель у вихідному розумінні – опис системи і зовнішніх впливів, алгоритмів функціонування системи або правил зміни стану системи під впливом зовнішніх і внутрішніх збурень у ситуаціях, коли алгоритми і правила не дають можливості використання наявних математичних методів аналітичного і чисельного рішення, але дозволяють імітувати процес функціонування системи і робити обчислення досліджуваних характеристик [20]. Імітаційні моделі можуть класифікуватись наступним чином: статична чи динамічна; детермінована чи стохастична; неперервна чи дискретна [6].

Імітаційне моделювання в широкому розумінні – це процес побудови моделі реальної системи та експериментування на цій моделі з метою визначити поведінки чи оцінити її реакцію на зміну певних факторів. У вужчому розумінні імітаційне моделювання – це відтворення на комп’ютері реальної системи.

У подальшому імітаційні моделі стали створювати для ширшого класу об'єктів і процесів, ніж аналітичні та чисельні.

На базі статистичних уявлень розроблені [4]:

а) напрямок імітаційного моделювання з метою визначення функції розподілу випадкової величини;

б) моделювання, засноване на методі Монте-Карло;

в) імітаційне моделювання в теорії масового обслуговування.

Оскільки для реалізації імітаційних моделей служать обчислювальні системи, в якості засобів формалізованого опису імітаційної моделі використовують універсальні і спеціальні мови. Для моделювання можуть бути використані мови імітаційного моделювання і загального призначення.

Імітаційні моделі найбільшою мірою підходять для дослідження складних технічних і соціально-економічних об'єктів на системному рівні.

Щодо оцінки і підвищення ефективності роботи соціальних центрів обслуговування, таких як обласний пенсійний фонд, то на ринку інформаційних технологій не так багато розробок для даної сфери. Одним з них є продукт: «Агент автоматизації і управління систем обслуговування» (ASOMIS). Головна проблема, яку допомагає вирішити система – обробка величезного об’єму інформації, що отримується при поданні звернень. Система містить модуль прогнозування та оптимізації, який може реагувати на зміни середовища і сам автоматично «навчається». Але цей проект, ще не був реалізований на практиці, і до того ж досить дорогий і складний.

Існують і деякі інші комерційні проекти, основою яких є різні статистичні методи. Так тренди використовуюься у прогнозуванні об’єму кількості звернень. Багатомірний аналіз статистичної інформації використовується, наприклад, для порівняння ефективності роботи різних спеціалістів. Багатофакторний аналіз дозволяє визначити найбільш впливові і

реально діючи чинники, що впливають на швидкість вирішення. Кластерний аналіз допомагає у встановленні лімітів на обробку. Так багато статистичних методів використовуються для аналізу, управління і оцінки ефективності.

Діяльність операційного відділу оптимізації ІТ-інфраструктури банку гарно описується теорією масового обслуговування. Подібні системи, внаслідок ймовірнісного характеру, найзручніше досліджувати користуючись методами імітаційного моделювання. Порівняльний аналіз методів наведено у таблиці 1.1.
Таблиця 1.1 – Порівняльний аналіз наявних на ринку рішень

№ п.п.	Рішення	Вартість	Легкість впровадження та використання	Необхідний рівень знань	Ступінь охоплення проблем
А	1	2	3	4	5
1	Агент автоматизації і управління систем обслуговування	-	-	+/-	+
2	Статистичні методи	+	+	-	-
3	Імітаційне моделювання	+	+	+/-	+

1 2 3 4 5

скачати

© Усі права захищені
написати до нас