Анализ моделей оптимального распределения ресурсов при выполнении рейтинговых показателей

 

Объект исследования: процесс распределения ресурсов при выполнении рейтинговых показателей университетом.

Результаты, полученные лично автором: проведен анализ некоторых моделей оптимального распределения ресурсов при выполнении рейтинговых показателей.

Оптимальное распределение ресурсов – такое распределение ресурсов, которое обеспечивает наилучшее, наиболее эффективное их использование. Основой оптимального распределения ресурсов является их ограниченность, что требует их использования с учетом критерия оптимальности.

Исходными данными для задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры являются учебная нагрузка кафедры по читаемым ей дисциплинам, рассчитанная учебным управлением, плановое штатное расписание кафедры, фактический штат преподавателей кафедры, предполагаемые совместители, критерии и ограничения.

Функциональная модель распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры описывает функции и процедуры, выполняемые исполнителями в процессе работы с автоматизированной информационной системой распределения нагрузки.

Пусть за кафедрой закреплено s дисциплин и n преподавателей:

A₁, A₂, …, A_i, …, A_s – нагрузка по каждой дисциплине

B₁, B₂, …, B_t, …, B_n – нагрузка по каждому преподавателю.

Каждая дисциплина состоит из видов учебных работ:

C₁, C₂, …, C_j, …, C_k – нагрузка по каждому виду учебной работы

Для каждого t-го преподавателя задаются – уровень профессиональной подготовки w; предпочтения к дисциплинам, факультетам и направлениям l; преемственность f; диапазон минимальной и максимальной нагрузки по j-му виду учебной работы для преподавателей всех должностей и по учебной нагрузке преподавателя для каждой должности.

Требуется найти такое распределение, при котором разность между максимальной и минимальной учебной нагрузкой преподавателя будет минимальной при заданных предпочтениях и ограничениях.

Формализованная задача распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры будет иметь следующий вид:

В качестве ограничений определим:

· суммарный объем нагрузки по кафедре должен быть равен суммарному объему учебной нагрузки по всем преподавателям;

· все виды учебных работ дисциплин должны быть распределены;

· объем нагрузки и доля учебной работы должны находиться исходя из диапазонов минимальной и максимальной нагрузки конкретного вида;

· каждый преподаватель может вести нагрузку, не превышающую максимальной нагрузки допустимой типовым положением о высшем учебном заведении РФ;

· доля нагрузки преподавателя должна находиться исходя из диапазонов минимальной и максимальной нагрузки для конкретной должности;

· один и тот же лекционный курс на одном потоке читается только одним преподавателем;

· желательно чтобы преподавателю, который читает лекции в этом потоке, назначались и другие виды учебных работ;

· желательно, чтобы лабораторные работы по одной дисциплине в одной группе назначались одному преподавателю.

По-другому математическую модель можно сформулировать так:

где – нагрузка t-го преподавателя на учебный год; – нагрузка t-го преподавателя в осенний и весенний семестры.

Материал поступил в редколлегию 28.04.2017

УДК 004.4

А.В. Ломаченков

Научный руководитель: доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение», к.т.н., Д.Г. Лагерев

alexlom96@gmail.com

Разработка алгоритма составления контент-плана для программного комплекса работы с контентом в СООБЩЕСТВАХ социальных сетЕЙ

Объект исследования: алгоритм составления контент-плана для программного комплекса работы с контентом в сообществах социальных сетей.

Результаты, полученные лично автором: разработан алгоритм составления контент-плана.

Социальные сети являются одним из наиболее актуальных инструментов интернет-продвижения, а рынок интернет-рекламы – единственный растущий на 2016-й год рынок рекламы (по сравнению с телевидением, наружной рекламой и так далее). По данным TNS Web Index на декабрь 2015 года, месячная аудитория социальной сети ВКонтакте составляет более 46 миллионов человек.

Целью данной работы является разработка алгоритма составления контент-плана для программного комплекса работы с контентом в сообществах социальных сетей. Алгоритм будет применяться в рамках работы над программным комплексом поддержки работы с планами публикаций, а именно в модулях анализа сообществ и пользователей, анализа данных и публикаций, статистики и планирования.

Данный алгоритм формирует контент-план, который позволит максимально эффективно использовать сообщество в соответствии с поставленными целями, но при этом не позволит аудитории исчерпать себя.

План публикаций представляет собой обычный календарь, в котором по дням недели распределены рубрики контента. Каждая рубрика имеет свое назначение: привлекать посетителей, продавать товар или повышать лояльность.

В самом начале работы алгоритма анализируется текущая ситуацию в сообществе. Пост в социальной сети (на данный момент рассматривается социальная сеть ВКонтакте) имеет следующие статистические данные, которые используются для анализа:

· охват записи (среди подписчиков и всех пользователей);

· количество отметок «Мне нравится», репостов и комментариев;

· количество переходов в группу и количество вступлений в группу;

· количество переходов по ссылке в публикации;

· количество сокрытий, жалоб и сокрытий всех записей.

Для понимания устройства алгоритма введены следующие понятия: важность категории рубрик (IC) – это предпочтения ЛПР о целях сообщества, рейтинг рубрик – это распределение рубрик по значимости в соответствии с определенными целями сообщества и рейтинг времени публикации – это распределение оптимальных времен для публикации в сообществе.

Важность категории рубрик определяется лицом, принимающим решения, и показывает, какие цели преследует сообщество. Это может быть вовлечение в общение и привлечение участников, мотивация на покупку, формирование доверия. Каждый из пунктов можно обозначить своим понятием: engagement rate, sales rate, reputation rate.

Для каждой из IC существуют свои основные показатели, которые имеют вес: для ER это лайки, репосты, комментарии, а также скрытия записей и выходы из группы. Для SR это комментарии и переходы по ссылке. Для RR это переходы в сообщество, переходы по ссылке, репосты, а также скрытие записей и выходы из группы. Каждый из показателей оказывает на разные оценки разное влияние. Вес в каждом из показателей определен исходя из экспертных оценок.

По данной формуле идет расчет рейтинга того или иного поста определенной рубрики (исходя из её категории):

TR – total rate of post, отражает итоговый рейтинг поста с учетом важности категории. Позволяет сравнить посты из разных категорий:

На текущий момент это самый простой вариант формирования рейтинга, в дальнейшем планируется улучшить его с применением интеллектуального анализа данных, работы в данном направлении уже ведутся.

Совместно с этим, сервис в течение определенного промежутка времени отслеживает количество онлайн-участников сообщества. После чего формируется рейтинг наиболее предпочтительных вариантов времени для публикации.

Итак, в итоге алгоритм формирует два рейтинга: рейтинг публикаций и рейтинг времени. Затем просто распределяем публикации (начиная с лучших) по времени (начиная с лучших).

Можно выделить следующие преимущества полуавтоматической системы планирования контента:

· существенное сокращение временных затрат работы специалиста при анализе сообществ в социальных сетях;

· наличие интеллектуального анализа данных социальных сетей;

· улучшение качества публикуемого контента;

· обеспечение удобства при работе в команде.

Материал поступил в редколлегию 20.04.2017

 

УДК 004.056.53, 004.415.25

Е.А. Макарова

Научный руководитель: доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение», к.т.н., Д.Г. Лагерев

byalae@yandex.ru