Диссертации, представленные на защиту и подготовленные в НИУ ВШЭ

Торговые системы с акциями - это программные платформы, используемые на финансовых рынках для поддержки обмена финансовыми инструментами между участниками. Учитывая ключевую роль систем торговли акциями в международных финансах, гарантировать правильное выполнение их процессов становится задачей первостепенной важности. Поэтому эксперты в этой области постоянно ищут новые способы проверки таких систем, в том числе подходы, которые могут обнаруживать различия между реальной платформой и ее спецификацией. Эта диссертация, в первую очередь, представляет собой исследование того, как расширения сетей Петри могут быть использованы для описания и анализа процессов в торговых системах. Сети Петри – хорошо известный формализм для моделирования параллельных распределенных систем. Кроме того, были разработаны новые методы проверки соответствия, использующие расширения сети Петри, чтобы проверить, соответствуют ли реальные процессы в торговых системах их спецификации. В результате эти методы указывают на «отклонения», т. е. конкретные различия, в которых реальная система (как записано в журналах событий) нарушает спецификацию. Чтобы продемонстрировать практическую значимость этого исследования, предложенные методы были реализованы в виде программного инструмента, и мы представляем результаты применения разработанных методов для проверки реальной торговой платформы. В работе также отображена информация об экспериментальных оценках с искусственными данными.

Представленная работа относится к области извлечения и анализа процессов (process mining), основными задачами которой являются синтез моделей процессов и проверка соответствия моделей процессов их реальному поведению на основании информации, хранящейся в журналах событий. Основные проблемы при решении этих задач — большие объемы обрабатываемых данных и вычислительная сложность основных алгоритмов.Представленное в диссертации исследование направлено на повышение эффективности алгоритмов майнинга процессов, в частности, алгоритма синтеза сети Петри по журналу событий методом регионов. Повышение эффективности и практической применимости алгоритмов майнинга процессов достигается в работе двумя путями. Первый заключается в разработке метода адаптивной редукции промежуточных моделей с сохранением их точности при выполнении многоэтапного синтеза методом регионов. Второе направление исследований связано с разработкой методов эффективной работы с журналами событий больших размеров, включая разработку специализированных структур данных, а также с повышением ресурсной эффективности программной реализации алгоритмов синтеза и анализа моделей процессов.

В работе предлагаются алгоритмы исправления моделей процессов в соответствии с журналами событий. Задача исправления модели процесса состоит в том, чтобы построить на основе имеющейся новую модель, которая была бы согласована с журналами событий, отражающими запись наблюдаемого поведения информационной системы. Кроме того, алгоритмы исправления, предлагаемые в данной работе, сохраняют структуру исходной модели, чтобы экспертам было удобнее работать с новой моделью. Это также облегчает отслеживание изменений в модели. Сохранение структуры модели отличает методы исправления от методов автоматического синтеза моделей процессов. По результатам экспериментальной оценки предлагаемые в работе методы показали себя особенно полезными для случаев, когда реальное поведение системы не слишком сильно отклоняется от имеющейся модели.