Введение
1. Анализ предметной области и постановка задачи распределения заданий в автоматизированной информационной системе Территориального органа Роскомнадзора 18
1.1. Понятие автоматизированной системы электронного документооборота 18
1.2. Структура и состав единой информационной системы Территориального органа Роскомнадзора 20
1.3. Анализ задач, выполняемых в системе электронного документооборота 25
1.4. Схема обработки и распределения заданий по ведению реестра операторов персональных данных 29
1.5. Проблема решения задачи ведения реестра операторов персональных данных в системе электронного документооборота 31
1.6. Постановка и формализация задачи распределения заданий по ведению реестра операторов персональных данных 32
1.7. Анализ методов рационального выбора альтернатив
1.7.1. Основные понятия теории принятия решений и рационального выбора альтернатив 33
1.7.2. Классификация и анализ задач принятия решений 36
1.7.3. Классификация математических моделей формирования оптимальных решений 40
1.7.4. Сравнение нечетких методов рационального выбора альтернатив
1.8. Постановка задачи распределения заданий по ведению реестра операторов персональных данных 46
1.9. Выводы 47
2. Разработка математического обеспечения для распределения заданий в автоматизированных системах электронного документооборота 49
2.1. Построение параметрической нечетко-продукционной модели распределения заданий в системе электронного документооборота 49
2.1.1. Выбор вида нечетко-продукционных правил принятия решений по распределению заданий 49
2.1.2. Разработка методики построения системы нечетко-продукционных правил для конкретного числа и состава исполнителей заданий 54
2.1.3. Разработка алгоритма логического вывода на системе нечетко-продукционных правил 55
2.2. Методы идентификации значений параметров нечетко продукционной модели распределения заданий 58
2.2.1. Разработка метода построения функций принадлежности в правилах модели 58
2.2.2. Разработка метода определения значений достоверности нечетко-продукционных правил 61
2.3. Нечетко-продукционная модель распределения заданий, как универсальный аппроксиматор объектов с дискретным выходом 65
2.3.1. Постановка задачи нечеткой аппроксимации объектов с дискретным выходом и ее соответствие решаемой задаче 65
2.3.2. Универсальный алгоритм аппроксимации объектов с дискретным выходом 66
2.3.3. Теоремы об универсальной аппроксимирующей способности нечетких систем 70
2.3.4. Утверждение об универсальной аппроксимирующей способности разработанной нечетко-продукционной модели распределения заданий 72
2.4. Выводы 79
3. Программный комплекс распределения заданий в автоматизированных системах электронного документооборота 82
3.1. Разработка программного комплекса 82
3.1.1. Назначение программного комплекса 82
3.1.2. Средства разработки программного комплекса 84
3.1.3. Описание основных методов и классов, реализованных в программном комплексе 85
3.1.4. Структура и состав программного комплекса 87
3.1.5. Пример функционирования программного комплекса 89
3.2. Численно-параметрические исследования на базе программного комплекса и оценка адекватности нечетко-продукционной моделираспределения заданий 94
3.2.1. Формирование эталонных схем распределения заданий для конкретного числа и состава исполнителей 94
3.2.2. Разработка метода проверки адекватности модели распределения заданий 96
3.2.3. Экспериментальная оценка точности нечетко-продукционной модели распределения заданий на основе разработанного метода 98
3.2.4. Сравнение точности модели с точностью других нечетких методов рационального выбора альтернатив 99
3.3. Выводы 108
4. Внедрение и практическое использование программного комплекса в составе автоматизированной информационной системы Территориального органа Роскомнадзора 111
4.1. Программный комплекс распределения заданий как подсистема автоматизированной системы электронного документооборота Роскомнадзора 111
4.2. Распределение заданий по ведению реестра операторов персональных данных с использованием разработанного программного комплекса 113
4.2.1. Схема обработки и распределения заданий с использованием программного комплекса 113
4.2.2. Алгоритм использования программного комплекса при распределении заданий по исполнителям 115
4.3. Анализ эффективности распределения заданий по сравнению с экспертным подходом 117
4.3.1. Снижение интеллектуальной нагрузки на эксперта при распределении заданий на основе нечетко-продукционной модели 117
4.3.2. Повышение скорости принятия решений и сокращение времени распределения заданий на основе нечетко-продукционной модели 119
4.4. Выводы 121
Заключение 123
