Автореферат (Математическое моделирование и многокритериальная оптимизация архитектурной дорожной карты крупной компании), страница 4

Целевые функции (6) и (7) являются мультимодальными(многоэкстремальными).5. Графики целевых функций (6) и (7), построенные для одних и тех жерешений в зависимости от роста их полноты (от 2 до 6 элементарныхпреобразований в траектории), не являются монотонными.6. Целевые функции (6) и (7) не являются аддитивными.7. В случае малой размерности матрицы изменений к решению задачи(11) – (12), применим алгоритм поиска с возвратами.8.

Введение дополнительных ограничений (3) на порядок измененийсущественно снижает время работы программы.Проведенныйвычислительныйэкспериментподтверждаетнецелесообразность разработки точных методов решения поставленной задачи.Характерцелевыхфункций(мультимодальность,неаддитивность,немонотонность на частичных решениях) позволяет говорить онеприменимости таких распространенных точных методов решения задачдискретной оптимизации, как метод ветвей и границ и динамическоепрограммирование.

Использование поиска с возвратами позволяет решитьзадачу только в случае малой размерности, для которых этими методамивозможно построение множества всех допустимых решений за приемлемоевремя. Кроме того, при уменьшении числа ограничений закономерноувеличивается количество допустимых решений (в худшем случае может17потребоваться полный перебор). Поскольку содержательная постановка задачине оговаривает обязательности ограничений, применение поиска с возвратамиможет стать проблемой даже при решении задачи малой размерности.По результатам вычислительного эксперимента и анализа рядалитературных источников для оптимизации архитектурной дорожной картыпринято решение использовать генетический алгоритм NSGA-II. Этот алгоритмиспользует ранжирование агентов популяции на основе методанедоминируемой сортировки (Non-Dominated Sorting, NDS).Кодирование решений.

Поскольку решения задачи (11) – (12)представляют собой перестановки, то для кодирования хромосомцелесообразно использовать простое порядковое n-арное кодирование. Дляуменьшения размерности задачи, а также для исключения ограничений (2) израссмотрения будем кодировать не траектории, а метатраектории.Следовательно, генами будут парные преобразования, а хромосомой – ихперестановка, соответствующая метатраектории.

Каждая позиция вкодирующей строке будет принимать одно из значений в пределах [| |].Оператор кроссовера. Очевидно, что в хромосоме, представляющейрешения задачи (11) – (12), не должно быть одинаковых генов. Такженеобходимо учитывать, что не все перестановки в данном случае являютсядопустимыми, поскольку существуют ограничения на порядок выполненияизменений (3). Для повышения количества жизнеспособных особей,получаемых в результате кроссовера, выбран оператор частичноотображающего кроссовера (partially-mapped crossover, PMX), поскольку ондает лучшие результаты, если в потомках важно сохранить информацию опорядке следования генов из родительских хромосом.

Для недопустимыхпотомков далее применяется операция коррекции.Локальная оптимизация. После кроссовера потомок улучшается припомощи полного перебора допустимых решений для нескольких последнихэлементарных преобразованийв траектории на основе алгоритмапоиска с возвратами.Оператор мутации. В качестве оператора мутации выбрана точечнаямутация. При реализации функций мутации важно учитывать ограниченияпорядка (3) для получения допустимых мутантов.

В случае получениянедопустимых мутантов так же, как и при кроссовере, выполняется операциякоррекции.Коррекция выполняется при помощи специально модифицированногоалгоритма поиска с возвратами, примененного для построения допустимыхрешений.18В четвертой главе описана программная реализация системы построенияи оптимизации архитектурной дорожной карты, проведение тестированиясистемы на данных реального архитектурного проекта, обсуждаютсярезультаты и перспективы применения разработанных методов.Для построения оптимальных архитектурных дорожных карт быларазработана база данных моделей взаимодействия архитектурных блоков, атакже комплекс программ, реализующий модели реструктуризацииархитектуры предприятия, функции оценки архитектурных дорожных карт игенетический алгоритм многокритериальной оптимизации NSGA-II.База данных и комплекс программ разработаны в среде Microsoft Access.Система построения и оптимизации архитектурной дорожной картывключает следующую функциональность:1.

Формирование модели взаимодействия архитектурных блоков:1.1. Ввод данных о практиках (архитектурных блоках текущей и целевойархитектуры предприятия, а также о факторах внешней и внутренней средыпредприятия) и группах практик.1.2. Формирование наборов практик, соответствующих множествамисключаемых, внедряемых и постоянных практик.1.3. Ввод данных о важности практик.1.4. Ввод данных о комплементарности практик, а также о порядкевыполнения изменений (для некоторых практик).2.

Визуализация модели взаимодействия архитектурных блоков в видематрицы изменений.3. Оценка допустимости и качества архитектурных дорожных карт(функции (6) и (7)).4. Построение множества Парето-оптимальных архитектурных дорожныхкарт с визуализацией функций (6) и (7) для поддержки принятия решения привыборе варианта лицом, принимающим решение.Апробация системы выполнялась на данных проекта по построениюкорпоративной архитектуры по направлению деятельности «Капитальноестроительство» в ОАО «Сургутнефтегаз».

В дополнение к данным, полученнымвданномпроектеприиспользованииметодологииTOGAF(«Консолидированной матрицы различий, решений и зависимостей» и«Матрицы оценки факторов внедрения») выполнен опрос специалистовпредметной области для уточнения комплементарных взаимодействий иполучения оценок важности архитектурных блоков.Далее при помощи соответствующих программ выполнены следующиеработы:1. Оценка архитектурных дорожных карт, построенных архитекторамибез использования прототипа.192. Построение множества Парето-оптимальных архитектурных дорожныхкарт.3.

Выбор (совместно с архитекторами и специалистами предметнойобласти) нескольких приоритетных вариантов архитектурной дорожной карты.Оценка архитектурных дорожных карт, построенных архитекторами безиспользования системы, показала, что такие дорожные карты в основномпостроены, исходя из соображений приоритетности отдельных архитектурныхблоков. В этих дорожных картах обнаруживаются архитектурные блоки,внедрение или исключение которых связано с потенциально высокойтрудоемкостью либо затратностью.Построено множество Парето-оптимальных архитектурных дорожныхкарт (субоптимальных решений).

В результате его анализа выбран рядприоритетных решений. Далее выбранные приоритетные решенияанализировались с точки зрения реализации соответствующих проектов(ориентировочный бюджет, потребность в специалистах и других ресурсах).Применение разработанной системы для формирования архитектурнойдорожной карты по направлению деятельности «Капитальное строительство» вОАО «Сургутнефтегаз» позволило избежать сценариев внедрения целевойархитектуры, при которых предприятие могло бы столкнуться созначительными сложностями.Разработанный комплекс программ обеспечивает лицо, принимающеерешение, эффективным инструментом для планирования архитектурныхпреобразований и позволяет:1. Обосновать выбранный вариант архитектурной дорожной карты;2. Снизить трудоемкость оценки различных вариантов архитектурнойкарты;3.

Быстро перестроить архитектурную дорожную карту при изменениифакторов внешней и внутренней среды предприятия.Предложенный метод и разработанная база данных являютсяуниверсальными, и могут использоваться не только при построенииархитектурной дорожной карты, но и при планировании любых масштабныхизменений на предприятии. Для этого и была изначально предназначенаматрица изменений, не получившая широкого распространения в силуограничения размерности.Для дальнейшего развития предложенного метода построенияархитектурных дорожных карт представляется необходимым проведениеисследования и формализация в рамках модели реструктуризации архитектурыпредприятия других факторов, влияющих на последовательность выполненияархитектурных преобразований (например, бюджеты, ресурсы, время20выполнения работ).

Подобные факторы могут сформировать либодополнительные критерии оптимальности, либо ограничения задачикомбинаторной оптимизации.Сделан вывод о необходимости адаптации разработанной системы дляиспользованияконсалтинговымикомпаниями,чтобыданныеокомплементарных взаимодействиях, накопленные в ходе одних проектов,могли использоваться в ходе других.III.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ1. Разработана математическая модель взаимодействия архитектурныхблоков, которая позволяет формализовать данные, получаемые припланировании архитектурных преобразований по методологии TOGAF, учесть(в соответствии с положениями теории комплементарных взаимодействий)взаимное влияние архитектурных блоков, а также влияние факторов внешней ивнутренней среды предприятия на архитектурные блоки.2. На основе моделей и методов теории комплементарныхвзаимодействий предложен метод оценки качества архитектурной дорожнойкарты по двум критериям, отражающим стандартное отклонение легкостиэлементарных преобразований и приоритетность изменений.3.

Построена математическая модель реструктуризации архитектурыпредприятия, включающая модель взаимодействия архитектурных блоков ифункциональные зависимости для оценки качества архитектурной дорожнойкарты.4. Разработаныалгоритмымногокритериальнойоптимизацииархитектурной дорожной карты.5. Разработан комплекс программ, реализующий предложенныеалгоритмы (система построения и оптимизации архитектурной дорожнойкарты).6. Тестирование разработанной системы, проведенное на данныхреального архитектурного проекта, показало, что предложенные методыпозволяютполучитькачественныеПарето-оптимальныевариантыархитектурной дорожной карты, которые не могут быть получены безиспользования данных методов.