Определение приоритетов ситуаций риска при управлении динамическими системами

У роботі досліджена проблема встановлення пріоритетів ризиковим ситуаціям при керуванні динамічними системами різної природи. Основний недолік сучасного інструментарію полягає у локалізованому аналізі ризиків та частин системи, які піддаються загрозам втрат. Формалізована множина суттєвих ознак ризикових ситуацій для визначення пріоритетів: достовірність даних; ступінь критичності ресурсу; стрімкість настання ризику; ступінь ризику; рівень ризику; витрати на запобігання і відновлення системи після ризику. Запропоновано підхід визначення пріоритетів ризиків на основі зваженої суми оцінок ознак ризику у єдиних відносних одиницях виміру. Підхід відрізняється простотою, придатністю для режиму реального часу та універсальністю для систем різної природи. Подальші дослідження доцільно спрямувати на розробку адаптації значень вагових коефіцієнтів ознак ризиків під час функціонування систем.The paper considers the actual problem of prioritization the risk situations during controlling process of the dynamic systems of different nature. Studied that current tools for solving the problem are quite limited and analysis aims mostly localized risk options and selected parts of systems that are at risks of losses. The set of essential features of risk situations for the purposes of establishing values of risk priorities is proposed a formalized. The set consists of six factors: measure of the reliability of data; the degree of criticality of the system resource that is at risk of losses; swiftness indicator of the risk; the degree of risk (probability); level of risk (losses); costs for risk prevention and system recovery after the come-risk. The paper describes the graphic method for mode prioritizing risk situations with the usage of special spiderweb radar diagram. This method allows generalizing of different incomparable estimates of the various units of measure and provides good visibility of values with their mutual influence. But this method also does not allow the usage of different influence weights of risk factors. A reasonable approach for risk prioritization based on the weighted sum of the values of risk factors that reduced to relative scales is proposed. All estimation values are based on the common scale with units as a percentage from the minimum possible to the maximum possible value. This approach is the most practical ease of use. It proves suitability for usage in automated real-time systems with low computing capabilities and versatility of applications of different nature. The future research is advisable to focus on the developing approaches for automated identification and adaptation of weighting coefficients of risk factors during the real-time system performance.В работе исследована проблема определения приоритетов ситуаций риска при управлении динамическими системами. Основной недостаток современного инструментария заключается в локальном анализе рисков и частей системы, подвергающихся угрозам потерь. Формализовано множество существенных признаков ситуаций риска для определения приоритетов: достоверность данных; степень критичности ресурса; стремительность наступления риска; степень риска; уровень риска; расходы на предотвращение и восстановление системы после риска. Предложен подход определения приоритетов на основе взвешенной суммы оценок признаков риска в единых относительных единицах измерения. Подход отличается простотой, возможностью режима реального времени и своей универсальностью. Дальнейшие исследования следует направить на разработку адаптивности значений весовых коэффициентов признаков при функционировании систем

Формализация постановки задачи управления рисками в системах различной природы

Розглянуто проблему формального опису загальної постановки задачі комплексного керування ризиками в цілому для досліджуваної системи. Необхідність звернення до таких постановок зумовлена тим, що існуючі підходи мають локальний несистемний характер дослідження ризиків, непридатні для врахування різної та міждисциплінарної природи ризиків, не здатні подолати проблеми каскадних ризиків. Розглянута постановка задачі на основі моделі Мертона є узагальненою, універсальною та ідеалізованою, у якій ризик не представлено в явному вигляді, а тому немає необхідності у виконанні докладного аналізу можливих ризиків. Запропоновано підхід до формалізації задачі керування ризиками на основі докладного дослідження факторів і ситуацій ризиків. Оптимальна стратегія керування визначається на основі функціоналу якості, що забезпечує мінімізацію негативних проявів ризиків у цілому для системи, мінімізацію витрат на керування ризиками та запобігання руйнуванню (загибелі) системи.The paper considers the problem of formal statement of the general problem of integrated risk management in complex systems as a whole of different nature. Relevance of such formulations caused with the fact that the existing approaches are directed to local non-systemic risk analysis that do not focus on different and often multidisciplinary nature of the risks, and are not able to overcome the problem of cascaded development of risks. The statement of the problem based on the Merton model is considered. This model shows generalized, universal and idealized approach, where the risk is not presented in an explicit form, and therefore a detailed risk analysis is not valid in this case. The proposed approach to the problem formalization and solving is based on a detailed study of risk factors and situations. The optimal control strategy is based on the functional that provides a minimum negative effect of the risks in the system as a whole, minimizing the costs of risk management and provides prevention of the system ruin.Рассмотрена проблема формального описания общей постановки задачи комплексного управления рисками в целом по системе. Необходимость таких постановок обусловлена тем, что существующие подходы носят локальный несистемный характер анализа рисков, не обеспечивают учет разнообразной и часто междисциплинарной природы рисков, а также не способны преодолеть проблемы каскадного развития рисков. Рассмотренная в работе постановка задачи на основе модели Мертона является обобщенной, универсальной и идеализированной, в которой риск не представлен в явном виде, и поэтому нет необходимости в выполнении детального анализа рисков. Предложен подход к формализации задачи на основе детального исследования факторов и ситуаций возможных рисков. Оптимальная стратегия определяется на основе функционала качества, обеспечивающего минимизацию негативных проявлений рисков в целом по системе, минимизацию расходов на управление рисками и предотвращение разрушения системы

Эффективная реализация ЕМ-алгоритма с использованием технологии GPGPU

У статті розглядається модифікація алгоритму максимізації математичного сподівання (ЕМ-алгоритму) для підвищення його швидкодії за допомогою збільшення ступеня паралелізму при реалізації на графічному процесорі. Результат забезпечується розв’язанням класичної задачі розділення суміші гауссових випадкових величин. Реалізація алгоритму була виконана на одному і двох 8-ядерних процесорах, а також на графічному процесорі загального призначення. У всіх тестах графічний процесор за рахунок своїх значних можливостей з паралельних обчислень та через властивості виконуваного ЕМ-алгоритму виявився більш ефективним. А за великих обсягів вибірок (від 5 млн значень і більше) модифікований ЕМ-алгоритм на графічному процесорі показав практично в два рази швидше виконання, ніж на одному або двох універсальних процесорах. З урахуванням меншої вартості графічних процесорів підвищення паралелізму алгоритмів має важливе практичне значення.The problem of decreasing of running time for the data processing algorithms is very important especially when they are used in real time. For example, in real time image processing, process control systems, speech recognition, etc. The paper considers the possibility of decreasing running time of the expectation maximization (EM) algorithm using modern computing systems. The proposed modified EM-algorithm is aimed at better parallelism for the general purpose graphical processing unit (GPGPU).The experimental results are obtained with solving of the classical problem of Gaussian random variables mixture separation. The proposed implementation of the algorithm was performed on one and two 8-core processor (CPU) setup, as well as on the general purpose graphical processing unit. The graphics processor, because of its abilities for parallel computations and due to the properties of the EM-algorithm considered, showed substantially higher effectiveness in all the computational experiments. Besides, the modified EM-algorithm showed almost two times faster performance on GPGPU than on one or two CPU using large sample sizes (from 5 million values and higher). The lower price of graphics processor is an additional advantage of the approach proposed for such parallel algorithms and GPGPU usage.В статье рассматривается модификация алгоритма максимизации математического ожидания (ЕМ-алгоритма) для повышения его быстродействия за счет увеличения степени параллелизма при реализации на графическом процессоре. Результат обеспечивается решением классической задачи разделения смеси гауссовых случайных величин. Реализация алгоритма была выполнена на одном и двух 8-ядерных процессорах, а также на графическом процессоре общего назначения. Во всех тестах графический процессор за счет своих широких возможностей по параллельным вычислениям и за счет свойств исполняемого ЕМ-алгоритма оказался более эффективным. А при больших объемах выборок (от 5 млн значений и более) модифицированный ЕМ-алгоритм на графическом процессоре показал выполнение практически в два раза быстрее, чем на одном или двух универсальных. С учетом более низкой стоимости графических процессоров повышение параллелизма алгоритмов имеет важное практическое значение