Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик
Запропоновано використання методів комплексування аналогів, контролера Мамдані для аналізу і прогнозування метрик оцінки діяльності співробітників відділу супроводження програмного забезпечення. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує ці методи, а також метод експоненційного згладжування, що...
Saved in:
| Published in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Date: | 2012 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207547 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик / Ю.П. Зайченко, А.В. Басараб // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 6. — С. 109–113. — Бібліогр.: 9 назв. - рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860167666630656000 |
|---|---|
| author | Зайченко, Ю.П. Басараб, А.В. |
| author_facet | Зайченко, Ю.П. Басараб, А.В. |
| citation_txt | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик / Ю.П. Зайченко, А.В. Басараб // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 6. — С. 109–113. — Бібліогр.: 9 назв. - рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Запропоновано використання методів комплексування аналогів, контролера Мамдані для аналізу і прогнозування метрик оцінки діяльності співробітників відділу супроводження програмного забезпечення. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує ці методи, а також метод експоненційного згладжування, що використовується для порівняння продуктивності і якості прогнозу. Проведені експерименти показали високу ефективність методів. Наведено рекомендації щодо використання методів для прогнозування різних вибірок.
The paper proposed the application of new methods of analogs complexation, Mamdani controller to analyzing and forecasting the metrics of estimating the activity of employees of software maintenance department. The software was developed to implement these methods as well as the method of exponential smoothing which is employed to compare the forecast efficiency and quality. The experiments performed showed high efficiency of the methods. Recommendations for the methods application to the forecasting different samples are given.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:56:53Z |
| format | Article |
| fulltext |
© Ю.П. ЗАЙЧЕНКО, А.В. БАСАРАБ, 2012
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2010, № 6 109
УДК 004.89
Ю.П. Зайченко, А.В. Басараб
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ
АНАЛОГОВ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕКОТОРЫХ
ОПЕРАЦИОННЫХ МЕТРИК
Введение
Одной из наиболее широко используемых методологий сопровождения си-
стем является ITIL (International tehnologies library). Согласно данной методологии
операционная деятельность по поддержке программного обеспечения осуществ-
ляется с помощью базы данных, в которой регистрируются все заявки, поступа-
ющие в HelpDesk [1], и осуществляется контроль жизненного цикла любой заяв-
ки. Этот подход, ведение базы данных заявок, позволяет отследить и оценить
множество различных параметров работы сотрудников, например:
количество обработанных заявок за определенный период;
среднее время обработки заявки;
количество просроченных заявок.
Данные метрики могут определенно влиять на отношения с заказчиком как
конкретного сотрудника, так и отдела или компании в целом.
Если выбрать несколько метрик, по которым оценивается деятельность со-
трудников или отдела, или компании в целом, и регистрировать их значения,
например, раз в неделю на протяжении определенного периода времени, можно
накопить достаточную выборку для прогнозирования изменений данных парамет-
ров в будущем с корреляцией между ними:
оценивать текущее состояние проекта или отдела;
прогнозировать изменение состояния проекта или отдела в будущем.
Данные исследования имеют практическое направление и позволяют компа-
нии анализировать эффективность работы отделов или проектов, гибко реагиро-
вать на изменения, прогнозировать развитие ситуации в определенных направле-
ниях. Особенно это важно для крупных организаций со сложной структурой ме-
неджмента, а также в случае недостаточно опытных менеджеров проектов или
линейных менеджеров. Система прогнозирования результатов работы на основе
анализа выполненных проектов позволяет недостаточно опытным менеджерам
получить информацию о развитии ситуации, что является дополнительным обме-
ном опытом между отделами или внутри отдела между сотрудниками.
Набор метрик может подбираться в зависимости от деятельности организа-
ции или от развития проекта. Основное требование заключается в том, чтобы бы-
ла собрана достаточно большая историческая выборка, на основании которой
можно анализировать и строить прогноз с помощью математических методов.
Большинство математических методов для анализа и прогнозирования мет-
рик деятельности сотрудников [2] использует довольно простой математический
аппарат, как правило, сводящийся к исследованию экспоненциального сглажива-
ния или построению тренда. Эти методы обладают как преимуществами, так и
недостатками: преимущества — простота, недостатки — тоже простота прогноза
и, как следствие, неточность расчета.
В данной статье рассматриваются математические методы, которые можно
использовать для анализа и прогнозирования метрик.
Проактивный подход (Proactive approach) подразумевает прогнозирование
показателей деятельности IT отдела предприятия. В библиотеке ITIL [1], описы-
110 ISSN 0572-2691
вающей лучшие из применяемых способов и процессов (best practices ) по органи-
зации работы IT отдела, не предоставляется рекомендаций по применению мето-
дов на основе нечеткой логики, экспоненциального сглаживания для задач про-
гнозирования метрик деятельности сотрудников IT отдела. Прогнозирование ис-
пользует только самые простые методы прогноза.
Метод комплексирования аналогов в постановке, описанной в [3], неприме-
ним для анализа и прогнозирования метрик проекта.
В работах [4, 5] исследования и сравнительный анализ эффективности мето-
дов на основе нечеткой логики, а также комплексирование аналогов для задач
прогнозирования проектных метрик не рассматривались.
Цель данной статьи — выбор наиболее оптимального метода для прогнози-
рования метрик IT отдела или проекта из предложенных методов: нечеткого конт-
роллера Мамдани, метода комплексирования аналогов и экспоненциального
сглаживания. Приводятся рекомендации по применению данных методов для
прогнозирования метрик.
Для прогнозирования метрик IT отдела использовались такие методы: ком-
плексирование аналогов, экспоненциальное сглаживание, метод на основе нечет-
кой логики — контроллер Мамдани, авторегрессия.
Метод комплексирования аналогов
К недостатком метода комплексирования аналогов [3] можно отнести и тот
фактор, что ширина паттерна не подлежит изменению и равняется одной строке
исходной выборки. Прогноз строится на один шаг вперед.
Применение данного метода комплексирования аналогов в постановке, опи-
санной в [3], невозможно, если выборка является одномерным случайным вре-
менным процессом.
Предложена модификация метода. Ее основные отличия:
в качестве паттерна рассматривался участок временнóго ряда, а не строка;
ширина паттерна произвольна.
В качестве меры близости использовалась евклидова метрика ),( BAid
.xBxAi
После нахождения нескольких аналогов прогноз строился на их основе. При
построении прогнозных величин учитывалось временнóе расстояние от прогноз-
ной даты, т.е. более «старые» данные меньше влияли на прогноз, чем более «но-
вые». Для этого были введены весы аналогов, вес аналога был обратно пропорци-
ональным временному расстоянию между аналогом и прогнозируемой выборкой.
Метод экспоненциального сглаживания
Для анализа и сравнения методов использовался метод экспоненциального
сглаживания. Основная идея метода — прогноз для точки t определяется некото-
рым средним уровнем предыдущих значений. Причем способ, которым вычисля-
ется прогнозное значение, определяется рекуррентным соотношением 1
1
tY
),( 11
ttt YYY т.е. идея метода заключается в том, что прогнозное значение
определяется предыдущим спрогнозированным значением, но спроектированным
на величину отклонения фактического значения от прогнозного. Метод достаточно
прост. Существует несколько вариантов модификаций метода, направленных на
улучшение качества прогноза, таких как адаптивная модель сезонных явлений с ли-
нейным ростом Тейла–Вейджа, адаптивная модель с мультипликативной сезонно-
стью Уинтерса [6] чаще всего используется на практике.
Метод подробно описан в [7]. Достоинством моделей является то, что они
позволяют учитывать тенденции в рядах данных. Другое преимуществом мето-
да — его простота. В реальных практических задачах для бизнеса простота часто
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2012, № 6 111
имеет больший вес, чем увеличение точности прогноза путем усложнения расче-
тов. Недостатком методов является допущение, что тенденции не должны менять-
ся. Отдельная проблема — подбор коэффициентов сглаживания.
Метод на основе нечеткой логики
Другой метод сравнения — метод на основе нечеткой логики. Контроллер
Мамдани — достаточно известный метод нечеткой логики.
Объединение нечеткого контроллера и нейронной сети позволяет увеличить
преимущества и избежать недостатков. Такой подход использует нейронную сеть
для оптимизации конечных показателей обычного нейронного контроллера или
для удаления правил.
Основная особенность методов на основе нечеткой логики — их способность
принимать неточные или зашумленные сигналы и на их базе строить точный прогноз.
Методы на базе нечеткой логики применяются для прогнозирования различ-
ных случайных процессов [8] или для задач интеллектуального анализа данных
(Data Mining) [9].
Предлагается применение данного метода для анализа и прогнозирования
метрик деятельности IT отдела. В классической литературе по организации дея-
тельности IT отдела, методологии ITIL не описаны математические методы на ос-
нове нечеткой логики, которые также могут применяться для анализа и прогнози-
рования метрик деятельности IT отдела.
Эксперименты
Разработана система, которая реализует алгоритмы экспоненциального сгла-
живания, авторегрессию и контроллер с нечетким выводом Мамдани. Данная си-
стема применялась для прогноза метрик IT отдела.
Для построения прогноза используется выборка метрики «Количество ре-
шенных задач» за 62 рабочих дня (рис. 1).
Временной процесс можно представить в виде ),(...)(2)(1)( xaxfxfxf
где )(xfn — функция, сумма которой влияет на индекс, )(xa — случайный «шум».
1
1000
0
1200
800
600
400
200
4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61
Рис. 1
Несмотря на то, что выборки состояли всего из 62–248 элементов, прогноз стро-
ился на 4, 6 и 10 шагов (рис. 2). При этом прогнозные значения сравнивались с реаль-
ными показателями индекса и точность прогноза сравнивалась по коэффициентам:
средняя процентная ошибка: %;100
1 1
1
n
t t
t
y
e
n
MPE
коэффициент Тейла: ./)(
1
2
1
2*
1
l
t
t
l
t
ttT YYYK
112 ISSN 0572-2691
150
5 10 15 20 25 30 35 40 45 60 55 50
250
350
450
650
750
850
950
1050
550
Рис. 2
Результаты прогноза на шесть шагов, на два шага и на десять шагов представ-
лены в табл. 1–3 соответственно.
Таблица 1
Название метода Средняя процентная ошибка Коэффициент Тейла
Нечеткий контроллер 24,09 0,240
Экспоненциальное сглаживание 34,3 0,343
Комплексирование аналогов 62,22 0,622
Авторегрессия 24,91 0,249
Таблица 2
Название метода Средняя процентная ошибка Коэффициент Тейла
Нечеткий контроллер 11,57 0,11
Экспоненциальное сглаживание 49,87 0,498
Комплексирование аналогов 20,6 2,086
Авторегрессия 10,85 0,108
Таблица 3
Название метода Средняя процентная ошибка Коэффициент Тейла
Нечеткий контроллер 40,03 0,11
Экспоненциальное сглаживание 46,44 0,498
Комплексирование аналогов 44,65 2,086
Авторегрессия 45,72 0,108
Проводились эксперименты по прогнозированию различных метрик для вы-
борок длиной 62, 124, 248 шагов.
Результаты экспериментов подтверждают, что описанные методы могут при-
меняться для прогнозирования различных проектных и операционных метрик.
Заключение
Как видно из табл. 1–3, прогноз метрик наиболее точен при прогнозировании
с помощью авторегрессии и нечеткого контроллера Мамдани, что показывает
перспективность применения методов для подобного рода задач. В данном случае
выборка достаточно короткая, поэтому метод комплексирования аналогов, кото-
рый зависит от полноты выборки, демонстрирует худшие показатели по сравне-
нию с другими методами. В то же время эксперименты, проведенные на относи-
тельно больших выборках (от 500 значений), улучшают качество обучения и про-
гноза метода. Еще лучшие результаты демонстрируются при прогнозе выборок
более чем с 1000 значений. При прогнозировании процессов волнообразого, или
повторяющегося характера, например биржевых индексов, курсов валют, метод
демонстрирует лучшие результаты, чем другие методы, используемые для срав-
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2012, № 6 113
нения. Поэтому применение метода комплексирования аналогов затруднено. Го-
раздо эффективнее его применение для прогнозирования больших выборок (с ко-
личеством элементов 1000 и больше). Резко возрастает точность прогноза при
прогнозировании повторяющихся выборок, например волнообразного характера.
При увеличении количества шагов, на которые строится прогноз, ошибка
увеличивается незначительно, что подтверждает высокое качество прогноза.
Низкое значение коэффициента Тейла свидетельствует о высокой корреля-
ции прогноза и реальных значений индекса.
Ранее методы нечеткой логики, авторегрессии не использовались для прогно-
зирования метрик. Проведенные эксперименты демонстрируют хорошие прогноз-
ные показатели и новую область применения данных методов.
Ю.П. Зайченко А.В. Басараб
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ
КОМПЛЕКСУВАННЯ АНАЛОГІВ
ТА НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ
ДЕЯКИХ ОПЕРАЦІЙНИХ МЕТРИК
Запропоновано використання методів комплексування аналогів, контролера
Мамдані для аналізу і прогнозування метрик оцінки діяльності співробітників
відділу супроводження програмного забезпечення. Розроблено програмне за-
безпечення, що реалізує ці методи, а також метод експоненційного згладжу-
вання, що використовується для порівняння продуктивності і якості прогнозу.
Проведені експерименти показали високу ефективність методів. Наведено ре-
комендації щодо використання методів для прогнозування різних вибірок.
Yu.P. Zaychenko, A.V. Basarab
APPLICATION OF METHODS OF ANALOGS
COMPLEXATION AND FUZZY LOGIC
TO FORECASTING SOME OPERATIONAL METRICS
The paper proposed the application of new methods of analogs complexation,
Mamdani controller to analyzing and forecasting the metrics of estimating the activi-
ty of employees of software maintenance department. The software was developed to
implement these methods as well as the method of exponential smoothing which is
employed to compare the forecast efficiency and quality. The experiments performed
showed high efficiency of the methods. Recommendations for the methods applica-
tion to the forecasting different samples are given.
1. http://www.itil-officialsite.com/ (official ITIL site: books, exams).
2. Grady R.B. Practical software metrics for project management and process improvement. — Eng-
lewood Cliffs : Prentice Hall, 1992. — 270 p.
3. Зайченко Ю.П. Основи проектування інтелектуальних систем : Навч. посібник для студен-
тів вищ. навч. закл. — Київ : Вид. дім «Слово», 2004. — 352 с.
4. Paulk M.C., Curtis B., Chrissis M.B., Weber Ch.V. Capability maturity model for software.
Vers. 1.1. CMU/SEI-93-TR-24; ESC-TR-93-177. Key Practices of the Capability Maturity Mod-
el. Vers. 1.1. CMU/SEI-93-TR-25; ESC-TR-93-178. Software. (1993).
5. Баранов С.Н., Домарацкий А.Н., Ласточкин Н.К., Морозов В.П. Предотвращение дефектов
при разработке ПИ // Программные продукты и системы. — 1998. — № 2. — С. 2–6.
6. Светуньков С.Г., Светуньков И.С. Методы социально-экономического прогнозирования:
Учебник для вузов. Т. 1. — СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2009. — 180 с.
7. Brown G.R., Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. — N.Y. : Dover Phoe-
nix Editions, 2004. — 468 p.
8. Исследование модернизированного узла дискретизации на пневмомеханической пря-
дильной машине / Е.Н. Голубева, Н.Ф. Васенёв, Е.Е. Гусева, Н.В. Королева, Галанши-
на Е.А. — http://www.igta.ru/files/konferencia/progress/2002/progress2002.pdf.
9. Чернов И.А. Автоматизированное извлечение знаний из баз данных. — http://masters.
donntu.edu.ua/2006/fvti/ichernov/diss/index.htm.
Получено 01.08.2011
http://www.itil-officialsite.com/
http://www.igta.ru/files/konferencia/progress/2002/progress2002.pdf
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-207547 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:56:53Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Зайченко, Ю.П. Басараб, А.В. 2025-10-09T12:13:06Z 2012 Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик / Ю.П. Зайченко, А.В. Басараб // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 6. — С. 109–113. — Бібліогр.: 9 назв. - рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207547 004.89 10.1615/JAutomatInfScien.v44.i12.50 Запропоновано використання методів комплексування аналогів, контролера Мамдані для аналізу і прогнозування метрик оцінки діяльності співробітників відділу супроводження програмного забезпечення. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує ці методи, а також метод експоненційного згладжування, що використовується для порівняння продуктивності і якості прогнозу. Проведені експерименти показали високу ефективність методів. Наведено рекомендації щодо використання методів для прогнозування різних вибірок. The paper proposed the application of new methods of analogs complexation, Mamdani controller to analyzing and forecasting the metrics of estimating the activity of employees of software maintenance department. The software was developed to implement these methods as well as the method of exponential smoothing which is employed to compare the forecast efficiency and quality. The experiments performed showed high efficiency of the methods. Recommendations for the methods application to the forecasting different samples are given. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы обработки информации Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик Використання методів комплексування аналогів та нечіткої логіки для прогнозування деяких операційних метрик Application of Methods of Analogs Complexation and Fuzzy Logic to Forecasting Some Operational Metrics Article published earlier |
| spellingShingle | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик Зайченко, Ю.П. Басараб, А.В. Методы обработки информации |
| title | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик |
| title_alt | Використання методів комплексування аналогів та нечіткої логіки для прогнозування деяких операційних метрик Application of Methods of Analogs Complexation and Fuzzy Logic to Forecasting Some Operational Metrics |
| title_full | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик |
| title_fullStr | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик |
| title_full_unstemmed | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик |
| title_short | Применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик |
| title_sort | применение методов комплексирования аналогов и нечёткой логики для прогнозирования некоторых операционных метрик |
| topic | Методы обработки информации |
| topic_facet | Методы обработки информации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207547 |
| work_keys_str_mv | AT zaičenkoûp primeneniemetodovkompleksirovaniâanalogovinečetkoilogikidlâprognozirovaniânekotoryhoperacionnyhmetrik AT basarabav primeneniemetodovkompleksirovaniâanalogovinečetkoilogikidlâprognozirovaniânekotoryhoperacionnyhmetrik AT zaičenkoûp vikoristannâmetodívkompleksuvannâanalogívtanečítkoílogíkidlâprognozuvannâdeâkihoperacíinihmetrik AT basarabav vikoristannâmetodívkompleksuvannâanalogívtanečítkoílogíkidlâprognozuvannâdeâkihoperacíinihmetrik AT zaičenkoûp applicationofmethodsofanalogscomplexationandfuzzylogictoforecastingsomeoperationalmetrics AT basarabav applicationofmethodsofanalogscomplexationandfuzzylogictoforecastingsomeoperationalmetrics |