Расчет показателей надежности информационной системы в условиях интервальной неопределенности
- Авторы: Калашников П.В.1,2
-
Учреждения:
- Федеральное государственное учреждение науки «Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук»
- Владивостокский государственный университет
- Выпуск: Том 15, № 3 (2025)
- Страницы: 108-124
- Раздел: Статьи
- Статья опубликована: 25.11.2025
- URL: https://journal-vniispk.ru/2328-1391/article/view/356724
- DOI: https://doi.org/10.12731/3033-5965-2025-15-3-374
- ID: 356724
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Обоснование. В приведенном исследовании рассматриваются ключевые вопросы, связанные с оценкой значений параметров функциональной надежности информационной системы в условиях неопределенности и неполноты информации.
Целью исследования является разработка эффективных методов оценки значений параметров функциональной надежности информационной системы в условиях интервальной неопределенности обеспечивающих ее стабильное функционирование.
Материалы и методы. Расчет значений параметров надежности информационной системы проводится на основе методов интервального анализа и основных инструментов обработки данных в случае рассматриваемого типа неопределенности.
Научная новизна. В проведенном исследовании основные подходы к расчету параметров функциональной надежности информационной системы рассматриваются в контексте неопределенности, описываемой на основе интервальных данных, что позволяет давать более корректные оценки и учитывать имеющие место на практике погрешности.
Результаты. Предложенный в статье подход имеет большую теоретическую и практическую значимость и выступает в качестве базового инструмента расчета параметров функциональной надежности информационной системы в условиях интервальной неопределенности, позволяющей учитывать факторы погрешности и определять допустимые интервалы отклонения параметров от расчетных номинальных значений.
Об авторах
Павел Викторович Калашников
Федеральное государственное учреждение науки «Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук»; Владивостокский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: kalashnikovpv@iacp.dvo.ru
младший научный сотрудник
Россия, ул. Радио, 5, г. Владивосток, 690041, Российская Федерация; ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, 690014, Российская Федерация
Список литературы
- Острейковский, В. А. (2015). Теория техногенного риска: математические методы и модели [монография]. Сургут: КЦ СурГУ.
- Острейковский, В. А. (2013). Количественная оценка риска в теории техногенной безопасности сложных динамических систем. В Итоги науки. Т. 1. Избранные труды международного симпозиума по фундаментальным и прикладным проблемам науки (гл. 2, с. 12–31). Москва: РАН.
- Муравьёв, И. И., Острейковский, В. А., & Шевченко, Е. Н. (2015). Модели оценки фактора времени в теории техногенного риска динамических систем. Труды Международного симпозиума «Надежность и качество», 1, 24–27. EDN: https://elibrary.ru/UCGXTJ
- Королев, В. Ю. (2007). Математические основы теории риска [учебное пособие]. Москва: ФИЗМАТЛИТ.
- Острейковский, В. А. (2013). О некоторых классах моделей риска в теории техногенной безопасности. В Н. К. Юрков (Ред.), Надежность и качество. Труды Международного симпозиума (Т. 1, с. 46–49). Пенза: Изд-во ПГУ. EDN: https://elibrary.ru/RXEVLD
- Калашников, П. В. (2022). Математическая модель управления рисками, возникающими при функционировании сложных технических систем ответственного назначения в условиях неопределённости информации о значениях параметров и фазовом состоянии. Transportation and Information Technologies in Russia, 12(3), 22–39. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2022-12-3-22-39. EDN: https://elibrary.ru/QZGLRA
- Калашников, П. В. (2023). Применение сценарного подхода к анализу и управлению рисками при функционировании сложных динамических систем в условиях интервальной неопределённости. Transportation and Information Technologies in Russia, 13(3), 224–236. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-3-224-236. EDN: https://elibrary.ru/FEVMQD
- Калашников, П. В. (2024). К проблеме управления надёжностью информационной системы в условиях интервальной неопределённости. Transportation and Information Technologies in Russia, 14(3), 62–76. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2024-14-3-304. EDN: https://elibrary.ru/IKHVJI
- Наумов, Ю. Е., Аваев, Н. А., & Бедрековский, М. А. (1975). Помехоустойчивость устройств на интегральных логических схемах. Москва: Сов. радио.
- Коваленко, О. В., & Петрик, С. В. (2010). Вероятностный анализ безопасности сложных систем «человек-машина». Сарово: РФЯЦ-ВНИИЭФ.
- Wang, Y. (2014). Budget-driven scheduling algorithms for batches of Map Reduce jobs in heterogeneous clouds. Transactions on Cloud Computing, 2(3), 306–319.
- Berkhin, P., Kogan, J., Nicholas, C., & Teboulle, M. (2006). Survey of clustering data mining techniques. В Grouping Multidimensional Data: Recent Advances in Clustering (с. 25–71). Berlin: Springer.
- Hoehle, H., Scornavacca, E., & Huff, S. (2012). Three decades of research on consumer adoption and utilization of electronic banking channels: A literature analysis. Decision Support Systems, 54(1), 122–132.
- Hutchinson, D., & Warren, M. (2003). Security for internet banking: A framework. Logistics Information Management, 16(1), 64–73. https://doi.org/10.1108/09576050310453750. EDN: https://elibrary.ru/EARZXX
- Jain, A. K., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (1999). Data clustering: A review. ACM Computing Surveys, 31(3), 264–323.
- Шарый, С. П. (2018). Конечномерный интервальный анализ. Новосибирск: XYZ. 623 с.
- Добровец, Б. С. (2004). Интервальная математика. Красноярск: Издательский центр Красноярского государственного университета. 219 с.
- Шарый, С. П. (2024). Обработка и анализ интервальных данных. Москва; Ижевск: Институт компьютерных исследований. 356 с.
Дополнительные файлы
