Заключение

Предлагаемая модель распознавания символов технологической карты основывается на следующих положениях.

”Обучение” и ”переобучение” распознавателя может производиться на любом этапе обработки документа.

Результаты распознавания таблицы технологической карты определяют параметры скелетизации символов.

При высоком качестве изображения технологической карты скелеты символов, построенные с помощью алгоритма последовательного удаления граничных точек области и алгоритма, основанного на моделировании распространения волн от границ области, содержат в равной степени все значимые признаки символов. Если границы изображений символов являются нечёткими, (границы области искажены случайными помехами) второй алгоритм скелетизации предпочтительнее первого, так как при его применении скелет символа содержит меньше неинформативных элементов. Данное положение основывается на результатах численных экспериментов

Проведённые исследования подтвердили целесообразность применения выборочных кореляционных функций для сравнения скелетных графов рукописных чертёжных символов со скелетными графами эталонных символов. При этом предполагалось, что угловые коэффициенты наклона рёбер скелетных графов являются случайными величинами с нормальным законом распределения.

Применение вышеперечисленных методов позволяет в значительной мере автоматизировать труд работы оператора по созданию электронной базы данных технологических карт систем железнодорожной автоматики.

A.Модель нагрузки на руководителя среднего звена управления

В данном подразделе рассматриваются модели нагрузки на руководителя среднего звена, разработанные аспирантом Казакиным А.В.

и его руководителем профессором Дегтяревым В. Г. [37,38].

Введение

Под понятием «нагрузка на руководителя» подразумевается весь комплекс разнородных обязанностей, которыми в своей повседневной деятельности приходится заниматься руководителю. В качестве обязанностей могут выступать как ежедневные, повторяющиеся задачи, так и срочные поручения, поступающие сверху. В первой части данной статьи описана обобщенная модель, которая применима ко всем обязанностям, исполняемым руководителем.

Среди множества обязанностей можно выделить подмножество дел, касающихся взаимодействий с подчинёнными. К такому подмножеству относятся не только прямые контакты руководителя с подчинённым, но и другие сопутствующие задачи: работа с материалами по участку подчинённого, инспекторские посещения и др. Для такого подмножества действий руководителя построена отдельная математическая модель. Она содержит аналитические соотношения между количеством подчиненных, частотой взаимодействий подчиненных с руководителем и средним временем, которое руководитель затрачивает на эти взаимодействия. Данная модель размещена во второй части работы под названием «Модель взаимоотношений руководителя с подчиненными».

1. Обобщённая имитационная модель работы руководителя среднего звена управления при разных нагрузках

1.1. Описание входных данных модели

М ожно рассматривать модель, как некий чёрный ящик, на вход которого подаются входные данные, а на выходе появляются результаты (Рис. 5.5.1). Уже на данном уровне моделирования появляются такие интересные и важные вопросы, как: «Что собой представляют входные данные?», «Какими

Рис. 5.5.1

должны быть выходные данные (результат работы модели)?», «Как оценить результаты моделирования?».

Т.к. цель данного исследования – выяснить оптимальную нагрузку на руководителя среднего звена управления, а также проблемы, встающие на пути к данной цели, то сначала необходимо разобраться, что же собой представляет собственно «нагрузка». Как было сказано ранее под «нагрузкой» на руководителя понимаются его должностные обязанности, которые будут служить входными данными, необходимыми для работы модели. Чтобы охватить весь спектр задач, которыми приходится заниматься руководителю, необходимо ввести некоторую универсальную «меру». В качестве такой «меры» принят набор атрибутов – неотъемлемых свойств каждой задачи.

Любую задачу, любое дело, которым приходится заниматься руководителю и которое необходимо ввести в модель в качестве исходных данных, в целях унификации будем называть операцией.

Каждая операция занимает некоторое время и, как отражение данного факта, среди атрибутов присутствует «минимальная длительность» выполнения операции. Данный атрибут измеряется в минутах. Например, планирование занимает у руководителя, как минимум час рабочего времени, а подготовка отчёта к совещанию – 30 минут. Соответственно атрибут «минимальная длительность» для операции «планирование» равен 60 минут, а для операции «подготовка отчёта к совещанию» – 30 минут.

Также операции различаются между собой по степени важности. Например, «подготовка отчёта к совещанию» важнее, чем «планирование». Но как с данными операциями соотносится задача «отслеживание заключений договоров»? Для оценки степени важности любой операции в данной работе используется атрибут «приоритет», который имеет числовое выражение. Всего есть пять уровней приоритета (1, 2, 3, 4 и 5), и чем выше приоритет операции, тем более важной она считается. Например, «планированию» можно назначить приоритет равный 3, «подготовка отчёта к совещанию» – «4», а «отслеживанию заключений договоров» – «1».

Следующий вопрос, касающийся оценки и измерения операций: «Равнозначны ли операции, имеющие один и тот же приоритет и минимальную длительность?» Очевидно, не всегда. И, в частности, одной из дополнительных характеристик, которые призваны дифференцировать сходные по предыдущим атрибутам операции, является «сложность». Как и «приоритет» атрибут «сложность» имеет пять возможных значений (1, 2, 3, 4 и 5). Чем выше значение атрибута «сложность», тем сложнее руководителю выполнить соответствующую операцию. Например, сложность «планирования» можно оценить «1», а сложность «отслеживание заключений договоров» – «4».

Кроме рассмотренных выше атрибутов «минимальная длительность», «приоритет» и «сложность» в контексте решаемой проблемы немаловажно, как часто должна выполняться операция – каждый день, раз в неделю или, может быть, раз в год? Т.е. необходима некоторая мера частоты выполнения операции. Для решения данной задачи в набор атрибутов была введена «вероятность актуализации». Слово «вероятность» в названии данного атрибута означает, что его значение находится в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе значение «вероятности актуализации» к единице, тем чаще выполняется данная операция. И наоборот, наиболее редко выполняемые операции имеют значение «вероятность актуализации» близкое к нулю. В данной работе на все операции налагается такое ограничение: любая задача может быть выполнена не больше одного раза в день. Значение атрибута «вероятность актуализации» можно рассчитать, как отношение количества выполненных за плановый период задач к количеству дней планового периода. Если для какой-либо операции данный атрибут равен единице, то это значит, что соответствующая задача выполняется ежедневно. Например, пусть руководитель занимается «планированием» раз в неделю (5 рабочих дней), а плановый период равен одному году (44 рабочих недели (???)), тогда:

Т.о. вероятность актуализации операции «планирование» равна 0,2. По такой же схеме рассчитывается значение данного атрибута и для остальных операций.

В итоге, все операции, рассматриваемые в примерах выше, можно записать в следующую таблицу:

Название операции	Атрибуты операции
	Минимальная длительность	Приоритет	Сложность	Вероятность актуализации
Планирование	60	3	1	0,2
Подготовка документации к совещанию	30	4	3	0,0207
Отслеживание заключений договоров	60	1	4	0,2

Множество операций, которые необходимо учесть в моделировании, анализируется специалистами и результаты анализа помещаются в таблицу, подобную составленной выше. Такая таблица предоставляет необходимые исходные данные для работы модели.

Итак, каждую обязанность будем характеризовать следующими четырьмя атрибутами:

1. Минимальная длительность (в минутах).

2. Приоритет (целое число из отрезка [1; 5]).

3. Сложность (целое число из отрезка [1; 5]).

4. Вероятность актуализации.

Список из множества операций, каждая из которых описана приведенными выше атрибутами, представляет собой входные данные для рассматриваемой модели.