Воронеж, Россия
Целью исследования является моделирование процессов подготовки информации к решению задач аналитической работы, включающей определение состава показателей и массивов статистических данных. Задача, решению которой посвящена статья, заключается в разработке модели, алгоритма и программной реализации процесса определения состава показателей, на основе которых лицом, принимающим решение, осуществляется решение задачи аналитической работы и получаемых в результате выполнения определённых расчётных задач, а также массивов статистических данных, необходимых для решения указанных расчетных задач, представленных в требуемом масштабе. В настоящей статье используются следующие методы исследования: теория графов, аппарат сетей Петри, программная среда CPN Tools. Новизна работы заключается в том, что на основе формализации решаемой задачи разработаны модель и алгоритм, отличающиеся от существующих возможностью автоматизации с использованием программная среда CPN Tools процессов нахождение состава показателей и массивов статистических данных, необходимых для решения задач аналитической работы. Результаты исследования заключаются в описании разработанной модели и алгоритма решаемой задачи, а также численного примера, поясняющего возможность их использования с помощью программной среды CPN Tools. Выводы: разработанные модель и алгоритм могут быть использованы для автоматизации решения задач аналитической работы, предполагающих использование результатов решения расчётных задач на основе обработки статистических массивов.
аналитическая работа, расчетные задачи, состав показателей, массивы статистических данных, масштабирование данных
1. Кузнецов И.Н. Информация: сбор, защита, анализ: учебник по информационно-аналитической работе. М.: ООО Изд. Яуза, 2001. 318 с
2. Кононова А. М., Софьина Р.А. Информационно-аналитическое обеспечение оперативно-служебной деятельности органов внутренних дел: курс лекций. М.: ДГСК МВД России. 2011. 304 с.
3. Меньших В.В., Самороковский А.Ф., Горлов В.В. и др. Математическое моделирование действий органов внутренних дел в чрезвычайных обстоятельствах: монография. Воронеж: Воронежский институт МВД России. 2016. 187 с. ISBN 978-5-88591-426-0.
4. Меньших В.В., Самороковский А.Ф., Середа Е.Н. и др. Моделирование коллективных действий сотрудников органов внутренних дел: монография. Воронеж: Воронежский институт МВД России, 2017. 236 с. ISBN 978-5-88591-528-1.
5. Данилова О.Ю., Меньших В.В., Синегубов С.В. Правовая статистика: методы и модели: учебное пособие. Воронеж: Воронежский институт МВД России. 2018. 302 с. ISBN 978-5-88591-666-0.
6. Menshikh V., Morozova V. Models of using qualitative values of statistical indicators in organisational management systems. Proceedings - 2021 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2021. №3. P. 256-260.
7. Морозова В.О. Агрегирование данных правовой статистики. Техника и безопасность объектов уголовно-исполнительной системы: cб. мат. Международной научно-практической конференции. Иваново: ИПК «ПресСто»; Воронежский институт ФСИН России. 2022. С. 377-380.
8. Морозова В.О., Меньших А.В. Формирование начальной выборки данных для моделей правовой статистики. Вестник Воронежского института МВД России. 2022. № 2. С. 87-93.
9. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука. 2006 г. 181с.
10. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений: учебник. М.: КНОРУС. 2010. 568 с.
11. Меньших В.В., Копылов А.Н., Кучер В.А., Телкова С.А. Дискретная математика: учебник: рек. ЮгРОУМО вузов по образов. Воронеж: Воронежский институт МВД России. 2016. 228 с. ISBN 978-5-88591-410-9.
12. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир. 1984. 264 с.
13. Simulating Telecommunication Systems with CPN Tools: students' book / eds. Zaitsev D.A.: Odessa: ONAT, 2006. 60 p.
