Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
Иной мир. Раннее средневековье. В мире этом существуют так называемые «Предстоящие» – разновидность жрецов и колдунов, которые питаются человеческой в...полностью>>
'Документ'
Оплата труда в здравоохранении / Сост.: Житников, Т.Я. Власенко. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: МЦФЭР, 2003. – 560с. – (Специальное приложение к жу...полностью>>
'Документ'
консультаций с учителями, ведущими курсы по выбору В течение года Заместитель директора по УВР Уточнение целей, содержания профильной подготовки, помо...полностью>>
'Решение'
По плану на предприятии за год должны были изготовить продукции на 5600 тыс. руб. при среднесписочной численности 1600 человек. Фактически было изгото...полностью>>

Главная > Документ

Сохрани ссылку в одной из сетей:
Информация о документе
Дата добавления:
Размер:
Доступные форматы для скачивания:

- малые (10 - 103 элементов);

- сложные (103 - 107 элементов);

- ультрасложные (107- 1030 элементов);

- суперсложные (1030- 10200 элементов).

К искусственным системам относятся все остальные, которые были созданы самим человеком для обеспечения всех потребностей своего существования на Земле. Все существующие общественно-организационные системы можно считать искусственными. Например, такие системы, как социально-культурная, образовательная, экономическая, техническая, технологическая и т.д. можно определить в качестве искусственных. Каждая из них имеет специальное целевое назначение для организации общественной жизни человека на Земле.

Социально-экономические системы представляют собой достаточно сложные многоуровневые, многофакторные и многокритериальные открытые системы. Причем, эти системы имеют комплексную организацию, так как взаимодействие между социальными и экономическими параметрами элементов такой системы, всегда носит нелинейный, динамичный и резонансный характер. Это обстоятельство необходимо учитывать при проектировании информационных систем в экономике.

На рис. 10 показаны основные элементы реализации системного подхода в исследовании материальных систем с учетом принципов теории систем.

Рисунок 10 - Необходимые элементы исследования материальных систем

Представленная на рис. 10 схема показывает основные способы, принципы и методы описания материальных систем в качестве объекта-системы. Выше мы уже приводили пример классификации систем по способу представления на простые (малые) и большие и сложные. В специальной литературе существует много понятий по поводу определений больших и сложных систем [3].

Лекция 3 Информационная система. Структура и классификация информационных систем. Информационные технологии, реализуемые в ИС

Информационная система (ИС) – взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленных целей.

В ИС в качестве основного технического средства могут использоваться:

  • персональные ЭВМ;

  • большие ЭВМ;

  • суперЭВМ.

В становлении и развитии ИС можно выделить 4 этапа

Период времени

Концепция использования

Виды ИС

Цель использования

1950 – 1960 гг.

Бумажный поток расчетных документов

ИС обработки расчетных документов на электронных бухгалтерских машинах

Упрощение процедуры обработки счетов и расчета зарплаты

1960 – 1970 гг.

Помощь в подготовке отчетов

Управленческие ИС для производственной информации

Ускорение процесса подготовки отчетов

1970 – 1980 гг.

Управленческий контроль реализаций (продаж)

Системы поддержки принятия решений (СППР), системы для высшего звена управления, АСУ, АСУТП, отраслевые АСУ (ОАСУ), общегосударственные автоматизированные системы (ОГАС)

Выработка наиболее рационального решения

1980 – 2000 гг.

Информация – стратегический ресурс, обеспечивающий конкурентные преимущества

Стратегические ИС (планирование на 3 – 5 лет вперед), автоматизированные офисы

Выживание и процветание фирмы


Процессы, протекающие в ИС, изобразим на рисунке 11:

Рисунок 11 - Процессы, протекающие в ИС

Чтобы разобраться в ИС, надо понять суть задач, которые она решает.

Так, например, при определении возможностей компьютерной системы поддержки принятия решений (СППР) следует учитывать:

1) Структурированность решаемых управленческих задач.

2) Уровень иерархии управления фирмой, на котором решение должно быть принято.

3) Принадлежность решаемой задачи к той или иной функциональной сфере бизнеса.

4) Вид используемой информационной технологии.

Внедрение ИС может способствовать:

1) Получению рационального варианта решения управленческих задач за счет внедрения математических методов, моделирования, интеллектуальных, экспертных и других услуг.

2) Освобождению работников от рутинной работы.

3) Обеспечению достоверности информации.

4) Переходу к безбумажной технологии.

5) Совершенствованию структуры потоков информации, системы документооборота фирмы.

6) Уменьшению затрат на производство продуктов и услуг.

7) Отысканию новых рыночных ниш.

8) Предоставлению потребителям уникальных услуг, привязке к фирме покупателей и поставщиков.

С
труктуру управления организацией можно представить как состоящую из трех иерархических уровней (рис. 12).

Рисунок 12 - Структуру управления организацией

Операционный уровень обеспечивает решение многократно повторяющихся задач, он быстро реагирует на изменение текущей информации.

Функциональный уровень характеризуется тем, что на нем большое значение приобретают функции анализа. Объем решаемых задач уменьшается, а сложность возрастает.

Стратегический уровень обеспечивает выработку управленческих решений на достижение долгосрочных стратегических целей организации. Ответственность принимаемых решений очень высока. Решения принимаются не только на основе математических методов, но и на основе профессиональной интуиции менеджера.

Структура и классификация информационных систем

Структуру любой ИС можно представить совокупностью обеспечивающих систем:

  • технического обеспечения (ТО);

  • информационного обеспечения (ИО);

  • математического и программного обеспечения (М и ПО);

  • организационного обеспечения (ОО);

  • правового обеспечения (ПО).

Содержание каждого из обеспечений определено ГОСТом.

Информационное обеспечение – это совокупность единой системы классификации и кодирования информации (ЕСКК), унифицированных систем документации, схем информационных потоков, циркулирующих в организации, а также методов проектирования БД.

Техническое обеспечение – комплекс технических средств, предназначенных для работы ИС, а также соответствующая документация на эти средства и технологические процессы.

Математическое и программное обеспечения – совокупность математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач ИС, а также нормального функционирования комплекса технических средств.
Организационное обеспечение – совокупность методов и средств, регламентирующих взаимодействие работников с техническими средствами и между собой в процессе разработки и эксплуатации ИС.
Правовое обеспечение – совокупность правовых норм, определяющих создание, юридический статус и функционирование ИС, регламентирующих порядок получения, преобразования и использования информации.

Многообразие ИС можно классифицировать по ряду признаков:

  • по принципу структурированности задач;

  • по функциональному признаку;

  • по уровням управления;

  • по прочим признакам (степень автоматизации, сфера применения, характер используемой информации).

По принципу структурированности задач различают ИС:

1) Структурированные (формализованные) ИС.

2) Неструктурированные ИС (отсутствуют какие – либо исходные данные, известны не все алгоритмы).

3) Частично структурированные ИС.

По функциональному признаку классами ИС являются:

1) Производственная ИС.

2) Маркетинговая ИС.

3) Финансовая ИС.

4) Кадровая ИС.

По уровням управления выделяют следующие типы ИС:

1) Оперативная.

2) Тактическая (функциональная).

3) Стратегическая.

Н
а рисунке 13 представлена схема управления коммерческой фирмой.

Рисунок 13 - Схема управления коммерческой фирмой.

Не зависимо от типа ИС в них реализуются информационные технологии.

Информационные технологии, реализуемые в ИС

Информационная технология (ИТ) включает в себя рассмотрение широкого круга вопросов: организационных, технических, алгоритмических и др.

Информационная технология – это процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления.

Цель ИТ – это производство информации для ее анализа человеком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия.

Средствами производства информации являются: аппаратное, программное и математическое обеспечения процесса. Отдельно из этих средств выделяют программный продукт, называемый инструментарием. В качестве инструментария в ИС используются персональные ЭВМ, малые ЭВМ и супер ЭВМ.

И
Т можно представить в виде иерархической структуры, состоящей из этапов, операций, действий и элементарных операций (рис. 14).

Рисунок 14 - Иерархическая структура ИТ

Этапы реализуют сравнительно длительные технологические процессы. В результате выполнения операций создается конкретный объект на выбранном этапе. Действия представляют собой совокупность стандартных для каждой среды приемов работы. Как правило, любое действие изменяет содержание экрана. Элементарные операции связаны с управлением мышью, клавиатурой и т. д.

ИТ, как любая технология, должна удовлетворять следующим требованиям:

1) Обеспечивать высокую степень расчленения всего процесса обработки информации на этапы, операции и т.д.

2) Включать весь набор элементов, необходимых для достижения поставленных целей.

3) Иметь регулярный характер, т.е. этапы, операции и действия могут быть стандартизированными и унифицированными, что позволяет более эффективно осуществлять целенаправленное управление.

Виды информационных технологий

По функциональному признаку ИТ делят на:

1) ИТ обработки данных.

2) ИТ управления.

3) Автоматизированные офисы.

4) ИТ поддержки принятия решений.

5) ИТ экспертных систем.

ИТ обработки данных предназначена для решения хорошо структурированных задач, по которым имеются входные данные и известны алгоритмы и процедуры их обработки. Данная технология существенно повышают производительность труда персонала, освободив его от рутинных работ.

Структура ИТ обработки данных представлена на рис. 15.


Рисунок 15 - Структура ИТ обработки данных

Многие данные на уровне операционной деятельности сохраняются либо здесь, либо на более высоких уровнях. Для таких систем характерно создание БД.

ИТ управления. Эта технология служит для удовлетворения сотрудников фирмы, имеющих дело с принятием решений на всех уровнях управления. Задачи управления отличаются худшей структурированностью. Используемая в этих системах информация содержит сведения о прошлом, настоящем и вероятном будущем фирмы. Информация представляется в агрегированном виде для возможности просматривания тенденции изменения данных, причины возникновения отклонений.

Здесь решаются задачи оценки состояния объекта, отклонения от планируемого состояния, выявления причин отклонений, анализа возможных решений и действий. Информация используется для создания отчетов различных видов:

  • регулярных;

  • специальных;

  • чрезвычайных.


Основные компоненты такой системы приведем на рисунке 16.

Рисунок 16 - Основные компоненты ИТ управления

Автоматизация офиса. Автоматизированный офис поддерживает внутрифирменную связь персонала и предоставляет ему новые средства коммуникации с внешней средой на базе компьютерных сетей и других средств. Структура такой системы приведена на рисунке 17.

ИТ поддержки принятия решений (ППР) формируют выработку решений в ходе интерактивного процесса. В этом процессе участвуют:

  • система ППР (СППР) в роли вычислителя и объекта управления;

  • человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее результат вычислений.

Такие системы имеют ряд отличительных характеристик:

  1. Они ориентированы на решение плохо структурированных задач.

  2. Пользуются методами решения на математических моделях.

  3. Имеют высокую адаптивность, обеспечивая приспосабливаемость к разным техническим и программным средствам, а также требованиям пользователя.

Р
исунок 17 - Структура системы автоматизации офиса

И
Т ППР могут использоваться на различных уровнях управления. Структурную схему такой системы можно представить рисунком 18.

Рисунок 18 - Структурная схема системы ППР

БД пополняется информацией из ИС операционного уровня, из внешних источников, документами (письма, контракты, приказы и т. д.).

СУБД должна обеспечивать решение таких задач как:

1) Составление комбинаций данных путем агрегирования, фильтрации данных из разных источников.

2) Добавление или исключение источников данных.

3) Построение логической структуры данных в терминалах пользователя.

4) Использование и манипулирование неофициальными данными для экспертной проверки рабочих альтернатив пользователя.

5) Обеспечение независимости данной локальной БД от других операционных БД, функционирующих в фирме.

Использование моделей, объединенных в базу моделей, обеспечивает проведение в СППР анализа. Модели способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

По целям использования различают модели:

  • оптимизационные;

  • описательные.

По способу оценки модели классифицируются на:

  • детерминированные;

  • стохастические.

По типу решаемых задач и месту пребывания в иерархической структуре управления можно выделить модели:

  • стратегические;

  • тактические;

  • операционные.

Стратегические модели используются для установления целей организации, объемов ресурсов, прогнозирования политики конкурентов, запуска новой продукции и т. д.

К тактическим моделям относятся финансовые модели, модели планирования кадров, организации производства, увеличения продаж.

Операционные модели используются для ведения дебиторских счетов, кредитных расчетов, календарно-производственного планирования.

Система управления базами моделей (СУБМ) позволяет создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать или обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.

Система управления интерфейсом определяет язык пользователя, язык сообщений компьютера, организует диалог на экране монитора.

ИТ экспертных систем основаны на использовании искусственного интеллекта, они позволяют менеджеру получать консультации эксперта по стоящим проблемам из накопленной области знаний.

Экспертная система (ЭС) представляет собой компьютерную программу, трансформирующую опыт экспертов в какой-либо области знаний в область эвристических правил. Теория доказала, что эвристика не гарантирует лучшие оптимальные результаты, но дает решения, которые допустимы для практического применения.

Экспертные ИС (ЭИС) имеют следующие отличия от СППР:

  1. ЭИС предлагают решения, превосходящие возможности пользователя.

  2. ЭИС поясняет свои рассуждения в процессе получения решений.

  3. ЭИС используют знания.

Основные компоненты ЭИС приведем на рисунке 19. Менеджер вводит информацию и команды для ЭС и получает выходную информацию в форме значений, присваиваемых определенным переменным. Выходная информация может выдаваться также в виде объяснений по запросу пользователя.

База знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний занимает правило, образующее систему правил. Все виды знаний представляются в компьютере с помощью одной или нескольких семантических моделей. Наибольшее распространение в ЭС получили модели:

  • логические;

  • продукционные;

  • фреймовые;

  • семантические сети.

Интерпретатор последовательно рассматривает совокупность правил. При выполнении условий, содержащихся в правилах, выполняются определенные действия, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Модуль создания системы служит для создания набора правил. В основу может быть положено использование языков программирования, например, LISP, Prolog, либо оболочек ЭС. Оболочки ЭС представляют собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению отдельной проблемы путем создания соответствующей базы знаний.

Р
исунок 19 - Основные компоненты ЭИС

Лекция 4. Основные характеристики процессов обработки

информации. Точность процесса обработки информации

Информационный контур – совокупность устройств, обрабатывающих информацию и связи между ними, обеспечивающих передачу информации.

В ИС носителем информации является физический сигнал. Независимо от физической природы сигналы бывают детерминированными и случайными.

Детерминированный сигнал имеет известный закон изменения, например, x(t)=A*sin(wt). Здесь известен закон, но параметры сигнала – w, A могут быть не известны.

Если сигнал случайный, то для него задаются статистические характеристики (плотность распределения потока, математическое ожидание, дисперсия, корреляционная функция).

В зависимости от характера представления сигналы бывают непрерывными и дискретными. В ЭВМ сигналы дискретизируются.

Совокупность сигналов в процессе их движения в пространстве и во времени от источника к потребителю называется потоком информации.

Поток информации характеризуется количественными и временными характеристиками. Совокупность информационных потоков в ИС можно разделить на три группы: входящие, выходящие, внутренние.

По цепям связи могут передаваться одиночные сигналы (релейные), одиночные слова (команды, данные), массивы слов с данными или более сложными структурами.

По своему характеру потоки с сообщениями могут быть детерминированными и случайными. Здесь различают четыре типа потоков:

1) Абсолютно детерминированный поток (известны моменты передачи сообщений и значения сигналов).

2) Детерминированный поток (известны моменты передачи сообщений, но значения сигналов не известны). Например, циклический опрос датчиков ИС.

3) Случайный поток сообщений (значения сигнала известны, а моменты его поступления не заданы и носят случайный характер).

4) Абсолютно случайный поток (значения сигналов и моменты их поступления не известны). Например, сигналы об отказе аппаратуры ИС.

Потоки с сообщениями характеризуются:

  • интенсивностью;

  • длиной сообщений:

  • средней скоростью передачи сообщения.

Характеристики процесса обработки информации

Для анализа процесса обработки информации может использоваться модель, представленная граф - схемой алгоритма (ГСА).

В ИС, в особенности работающих в реальном масштабе времени, важно, чтобы решения принимались в заданное время, и выдаваемая информация была достоверна. Это означает, что все операторы, лежащие на определенном пути из начальной вершины до конечной должны выполняться с заданной скоростью и надежностью. При проектировании систем эти характеристики являются основными и подлежат выбору [4]. На начальных стадиях проектирования допускается, что в системе нет отказов в обработке информации. Необходимо знать количество Nij операций i – го типа в j – ом алгоритме, которое задается в виде характеристического вектора:

Nj = (Nj1, Nj2, …Njm),

где m – число разнообразных типов операций в программах решения функциональных задач.


Величина Nij зависит от адресности ЭВМ, системы команд, структуры системы обмена. Все многообразие операций разбивают на короткие Nк, длинные Nд, операции обращения (No). На начальных этапах проектирования Nj неизвестно, можно воспользоваться данными по аналогичным программ, реализованным на аналогичных ЭВМ. Знание Nк и Nд необходимы для определения требований к АЛУ, No - используется для выбора структуры устройства обмена и его связей с АЛУ. Для аналитических расчетов требуется ГСА с заданными вероятности перехода pij от i–й к j– й вершине и характеристический вектор N для каждого оператора.

Решения выполняются при следующих положениях:

  1. вероятность перехода к следующему оператору не зависит от того, каким путем мы пришли к предыдущему оператору;

  2. вероятности pij остаются постоянными для системы и не изменяются во времени.

При указанных допущениях процесс выполнения алгоритма является марковским процессом с k состояниями s1, s2, s3, … sk, , которые соответствуют операторам x1,….xk (для нашего примера k = 8), причем состояния s1, s2, s3, … sk-1 являются невозвратными. Состояние sk –поглощающее.

Среднее число n1, n2, n3, … nk, пребывания марковского процесса в состояниях s1, s2, s3, … sk, определяется корнями системы линейных алгебраических уравнений

, i = 1, 2, …k-1, (1)

где δijсимвол Кронекера.

Каноническая запись системы уравнений (1) выглядит в следующем виде:

(p11 – 1)·n1 + p21·n2 + … + pk-1, 1·(nk-1) = - 1

p12 n1 + (p22 – 1) ·n2 + … + pk-1, 2·(nk-1) = 0 (2)

. . . . . . . .

p1 k-1 ·n1 + p2 k-1·n2 + … + (pk -1, k –1 – 1) ·(nk-1) = 0

Среднее число операций l – го типа M[nl] определяется как

, (3)

где nil – число операций l – го типа, необходимых для реализации i – го оператора.

Динамическую длину программы n(k), содержащей k – операторов, можно определить как математическое ожидание суммы nl операций:

(4)

При отсутствии контуров в граф-схеме и петель (1) упрощается:

n1=1, , i = 2, 3,..k. (5)

Для приведенной ГСА расчеты дают:

n1 = 1;

n2 = np12 = 1·0,2 = 0,2;

n3 = 0,2;

n4 = 0,6;

n5 = 0,2·1 + 0,2·0,5 = 0,3;

n6 = 0,7; n7 = 0,51; n8 = 1.

Для каждого алгоритма можно просчитать частоту появления каждого типа операции βl:

βl = nl /(n1 + n2 +.. +nm ), l = 1, m, (6)

где m – общее число типов операций.

Тогда можно ввести понятие частотного вектора для алгоритма:

β = (βl, β2,… βm). (7)

Для характеристики обмена информацией между алгоритмами используется показатель внешней связности Gвш:

Gвш= Uвх + Uвых, (8)

где Uвх- объем входной информации (в словах), Uвых – объем выходной информации, передаваемый другим алгоритмам.

Показатель внутренней связности Gвн рассчитывается по формуле:

Gвш = Uк + Uв , (9)

где Uк – объем констант, Uв – результаты промежуточных вычислений.

Число операций обмена может вычисляться по формуле:

No = a Gвш + b Gвн, (10)

где a - число операций, затрачиваемое на обмен одним словом; b – то же на обмен одним словом между внешним ЗУ и устройствами вычислительной системы при передаче констант и результатов промежуточных вычислений.

Из опыта известно, что a = 1 – 10, ; b – значительно меньше из-за передачи данных массивами.

Точность процесса обработки информации

В
процессе обработки информации в ИС возникают погрешности вычислений, которые зависят от параметров алгоритма вычислений и технических характеристик устройств. Рассмотрим погрешности вычислений на примере информационно – управляющей системы (рис. 20), работающей в реальном масштабе времени. Аналоговая информация от датчика, установленного на объекте управления, через аналого-цифровой преобразователь (АЦП) поступает в цифровую вычислительную машину. После обработки показаний датчика в ЭВМ управляющая информация через цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) в аналоговой форме поступает на исполнительное устройство. В результате обработки информации в различных устройствах ИС возникают погрешности вычислений.

Рисунок 20 - Структур информационной управляющей системы

Погрешности делятся на погрешности аппроксимации, вычислительные погрешности, трансформационные погрешности, параметрические погрешности, динамические погрешности [4].

Погрешности имеют случайный характер и оцениваются законами распределения. В основном, для описания погрешностей пользуются симметричными законами распределений. Чаще всего они аппроксимируются нормальным и равномерным законами распределения. Параметрами этих законов распределения являются математическое ожидание и дисперсия.

Мерами погрешности вычислений могут быть:

– абсолютная погрешность единичного вычисления, оценивается в физических величинах значений y :

Δy = Аy – ay ,

где Аy – истинное значение, аy – расчетное значение параметра;

- относительная погрешность вычисления, которая является безразмерной величиной:

,

или относительная приведенная погрешность вычислений:

,

где ayн - номинальное значение вычисляемого параметра или диапазон изменения параметра.

В зависимости от значения относительной приведенной погрешности вычислений различают вычислители (системы):

  • прецизионные: δу<0,5 – 1,5%;

  • точные: δу может принимать значения: 0,5%; 1,0%; 2,5%;

  • невысокой точности: δу до 10%.

В технических системах управления используются точные вычислители.

Для оценки точности процесса обработки информации принимаем следующие допущения:

1) В погрешностях вычислений отсутствуют систематические составляющие, т.е. математическое ожидание случайной погрешности равно нулю.

2) Компоненты погрешности взаимно некоррелированы.

При сделанных допущениях общая дисперсия погрешности вычислений будет равна сумме компонент:

, (11)

где - дисперсия погрешности аппроксимации;- дисперсия вычислительной погрешности; σ2т - дисперсия трансформационной погрешности; - дисперсия параметрической погрешности;


- дисперсия динамической погрешности.

Рисунок 21 - Структура формирования погрешностей вычислений

Параметры ИС определяют инструментальные погрешности системы:

. (12)

Составляющие погрешности и мало зависят от технических характеристик ИС.

Рассмотрим отдельные компоненты погрешностей вычисления.

Погрешность аппроксимации зависит от структуры алгоритма, т. е. выбранного численного метода решения задач. При известном законе распределения плотности вероятностей максимальная вероятная ошибка вычисления может быть оценена по формуле:

,

где  - параметр, зависящий от закона распределения и задаваемой вероятности оценки погрешностей.

Для вероятности P = 0,99 и нормального закона распределения плотности вероятностей ошибки принимается  = 3. При этом величина дисперсии погрешности аппроксимации может быть вычислена по формуле:

(13)

Трансформационная погрешность σ2т определяется, в основном, разрядностью аналого-цифрового преобразователя (АЦП) или же точностью вводимых данных. Погрешность исходных данных пересчитывается к выходной величине, рассчитываемой по формуле:

у = φ (х), (14)

где у – расчетная выходная величина, х – входная информация, (х) - алгоритм вычисления.

Дисперсию трансформационной погрешности можно рассчитать, линеаризовав зависимость (14):

, (15)

где - дисперсия погрешности входных данных, поступающих в вычислитель.

При подаче на вход АЦП аналогового сигнала возникает погрешность квантования сигнала по уровню. Погрешность квантования описывается равномерным законом распределения плотности вероятностей:

, (16)

где х – абсолютная погрешность квантования аналогового сигнала, определяемая ценой младшего разряда АЦП.

Вычислительная погрешность σ2в зависит от количества вычислительных операций в алгоритме решения задачи, разрядности ЭВМ, а также формы представления данных и масштабирования данных. Вычисления можно представить совокупностью отдельных вычислительных операций. Дисперсия погрешности одной вычислительной операции при равномерном законе распределения погрешности может быть оценена по формуле:

, (17)

где y – цена младшего разряда расчетной выходной величины.

Если в программе реализуется Nв вычислительных операций, тогда дисперсия погрешности вычислений будет равна:

σ2в = Nв σ201 . (18)

Параметрическая погрешность σ2п связана с погрешностями квантования констант вычислительных алгоритмов. Зависит от разрядности и формы представления чисел, имеет равномерный закон распределения. Дисперсия параметрической погрешности рассчитывается по формуле:

, (19)

где k – абсолютная погрешность хранения констант.

Динамическая погрешность σ2д обусловлена конечной продолжительностью времени выполнения вычислений и, следовательно, с запаздыванием выдачи управляющих воздействий (решения задачи), в общем случае, на k – тактов. Величина абсолютной динамической погрешности определяется формулой:

д( nt ) = y(nt) - (x(nk)t),

где t – шаг квантования; nt – момент определения погрешности.

Зная абсолютное значение динамической погрешности можно вычислить дисперсию динамической погрешности:

σ2д = (д/γ)2. (20)

Баланс погрешностей (11) позволяет оценить источники погрешностей и принять, при необходимости, меры по уменьшению величины погрешности вычислений.

Точность процесса обработки информации в ИС, работающих не в режиме реального времени, может оцениваться по выше описанной методике, за исключением того, что в балансе погрешности (11) отсутствует динамическая составляющая погрешности.

Время реализации алгоритма

Важной характеристикой процесса обработки информации является время реализации алгоритма в ЭВМ. Этот показатель особенно важен для систем, работающих в реальном времени. Оно определяется задаваемым периодом выдачи управляющей информации, а также временной диаграммой решения задач. При этом необходимо учитывать влияние неисправностей ИС на время вычислений.

Если за время T необходимо выполнить N вычислительных операций при отсутствии отказов в ИС скорость вычислений должна быть равной:

. (21)

В реальной системе могут возникать неисправности, обнаружение которых влечет следующие действия:

1) восстановление работоспособности и повторное включение части программы;

2) изменение конфигурации системы и повторное выполнение части программы.

Это требует дополнительных затрат времени Tп , а следовательно увеличения скорости вычислений. Оценим величину увеличения скорости вычислений.

Пусть за время Т решается М типов задач. Каждая задача реализует подмножество операторов. Тогда общее количество вычислений составит:

(22)

Время, затрачиваемое на реализацию набора задач, определяется соотношением:

, (23)

где tуi – среднее время управления при решении i-ой задачи;

- несовмещенное время решения i-ой задачи.

Требуемая скорость вычислений для идеализированного случая, когда в ИС не будут отказы, равна:

(24)

Реально в системе могут возникать отказы и сбои, следовательно, необходимо затрачивать время на восстановление работоспособного состояния системы и повторное выполнение части программы. В обоих случаях теряется время Тп. Поэтому реально приходится увеличить скорость вычислений:

. (25)

На начальных этапах проектирования, при отсутствии полной информации, принимают Тп/Т = 0,30,6, тогда формула (25) примет вид:

V = , (26)

т.е. у реальной информационной системы производительность должна быть в 1,4  2,5 раз выше по сравнению с безотказным режимом работы.

Тестовые задания

1. Понятие системы, формирование теории систем. Методологические основы построения теории систем.

2. Законы теории систем и их содержание.

3. Методы моделирования, используемые в теории систем.

4. Базовые понятия теории систем: система, подсистема, элемент, отношение, связь, виды связей, структура, состояние системы, поведение системы, развитие системы.

5. Понятие системы. Общие свойства, характеризующие понятие «система».

6. Средства описания структур и их содержание.

7. Классификация систем. Описание общих и специфических свойств организационной структуры элементов, связей и отношений в целостном образовании для познания.

8. Информационная система. Структура и классификация информационных систем.

9. Этапы в становлении и развитии ИС.

10. Процессы, протекающие в ИС. Структура управления организацией.

11. Структура и классификация информационных систем.

12. Информационные технологии, реализуемые в ИС.

13. Иерархическая структура информационных технологий. Требования, предъявляемые к ИТ.

14. Виды информационных технологий. Область применения.

15. Виды сигналов и потоки информации, их характеристики.

16. Характеристики процесса обработки информации.

17. Точность процесса обработки информации. Расчетное определение погрешностей.

18. Время реализации алгоритма, оценка времени реализации алгоритма.

Раздел 2 Качественные и количественные методы описания

информационных систем

Лекция 5 Описание информационных систем с использованием

методологии SADT. Разработка функциональной модели

информационной системы IDEF0

Для построения информации необходим целый набор обеспечения систем, о чем должны помнить разработчики, изготовители и поставщики. Поэтому важно комплексно рассчитать все эти системы. Чаще всего при создании информационных систем основное внимание уделяется системе – изделию (объектной системе), представляющую собой вершину айсберга, а ее компонентам уделяется меньше внимания.

Создание полной информационной структуры актуально, но это требует больших сил и средств, и сегодня это доступно только крупным предприятиям. При создании такой среды уровень совершенства ИС на всех этапах жизненного цикла удается поддерживать более высоко.

Системный анализ в исследовании ИС управления

Решение вопроса о необходимости представления ИС в виде системы, и применение для исследования системного анализа зависит от того какая неопределенность постановки задачи, имеет место на начальном этапе ее представления. Эта неопределенность зависит от ряда фактов:

1) от необходимой и достаточной детализации системы управления, ситуации принятия решений и точность решений;

2) от возможности получать достоверной и точной информации;

3) от возможности в ИС управления некоторой неопределенности, т.е. степени свободы для обеспечения развития системы ее самосовершенствования, самоорганизации.

Поэтому многие задания, возникшие при создании ИС, могут потребовать применения системного анализа, хотя в ряде случаев эти задания могут решаться традиционными математическими и инженерными методами. Основная особенность системного анализа в том, что он ориентирует исследователя на то, чтобы он не стремился предложить сразу окончательную модель ИС, а на разработку методики, содержащей средства, позволяющие постепенно формировать модель, обосновывая на каждом шаге варианты решений с участием лица, принимающего решения. В начале, в выборе элементной базы, затем при формировании цели и выборе критерия, далее при выборе методов моделирования и при получении вариантов решения, лицо принимает решение, выбирает лучший вариант.

Главное в методике системного анализа – это процесс постановки задачи, а после создания модели в ряде случаев методика системного анализа оказаться ненужной.

Системный анализ складывается из основных четырех этапов:

1) постановка задачи;

2) установление границы изучаемой системы и определение ее структуры;

3) составление математической модели исследуемой системы;

4) анализ полученной математической модели.

На первом этапе определяется объект исследования цели и задачи исследования, а также критерии для изучения и управления объектом. Неправильная постановка цели может свести на нет результаты последующего анализа.

На втором этапе устанавливаются границы изучаемой системы, определяется ее структура. Объекты и процессы, имеющие отношение к поставленной цели разбиваются на две части: на изучаемую систему и внешнюю среду, при этом может образовываться замкнутые и открытые системы.

На третьем этапе составляется математическая модель исследуемой системы. Вначале производят параметризацию системы, описывают выделенные элементы системы и их взаимодействие, в зависимости от особенностей и поставленных целей используют тот или иной математический аппарат для анализа системы. Аналитические методы используются для описания небольшой системы вследствие их громоздкости и невозможности составлять и решать системы уравнения. При исследованиях дискретной системы используют теорию множеств (алгебра множеств, алгебра высказываний). Широко используются вероятностные методы, поскольку в объектах исследования преобладают случайные процессы. В результате третьего этапа формируется математическая модель на формальном языке с использованием алгоритмического языка или с использованием IDEF методологии [5].

На четвертом этапе происходит анализ полученной математической модели. Определяются ее экстремальные условия с целью оптимизации и последующего формулирования выводов. Оценки оптимизации проводятся по критериям: практически при анализе ИС выбрать один критерий трудно, так как задача оптимизации может выявить необходимость во многих критериях, которые часто оказываются взаимно противоречивыми. При решении многокритериальных задач оптимизации, решают задачу векторной оптимизации, и оптимальное решение находят с использованием схем решения компромисса.

Описание ИС с использованием методологии SADT

Стандарт SADT содержит методологию строения, анализа и проектирования ИС. Анализ жизненного цикла ИС показывает, что этапы, связанные с разработкой и модификацией ИС определяют ее эффективность. В свою очередь эффективность разработки определяется применяемыми инструментальными средствами и, так называемым, проектным менеджментом. Указанный стандарт (SADT) разработан в 1975 году (Structural Analysis and Design Technique - методология структурного анализа и проектирования). Эта методология отражается в стандарте, который предусматривает следующие этапы:

1) Проектное обследование.

2) Документирование полученных знаний и создание модели первого уровня приближения.

3) Корректирование модели, модель второго уровня.

4) Разработка логического проекта IDEF.

5) Динамическая модель или действующий прототип.

6) Диаграммы, рекомендуемые к публикации.

7) Поэтапное сравнение проекта и технической реализации.

Стандарт SADT поддержан целым рядом САПРов, которые построены на других стандартах IDEF1, IDEF1x, IDEF0, IDEF/CPN, являющихся по сути подстандартами SADT, который является языком этих стандартов.

В стандарте SADT обеспечивается единая информационная среда, и система формализованных правил, увязывающая единый комплекс моделей: структурную, функциональную, информационную и динамическую, по сути дела реализуется CASE технология (Computer – Aided Software Engineering).

Предполагается, что проект ИС выполняется в электронном виде, поэтому часть исходных данных структурируется и впоследствии вводится в модель, а также исходные данные могут извлекаться из модели как отдельные составляющие. С точки зрения SADT модель может быть ориентирована либо на функции, либо на ее объекты (модель данных) в зависимости от приоритетов и задач, поставленных при проектировании ИС. Эта методология обеспечивает как совместное создание структурной, функциональной и информационной модели, так и их независимое построение. Последовательная работа на стадии моделирования определена требованиями методологии SADT: определение цели и точки зрения; сбор информации; построение модели.

SADT подразделяется на:

1) IDEF0 - методологию создания функциональной модели, представляющую собой структуру.

2) IDEF1x – методологию создания информационной модели.

3) IDEF/CPN – методологию создания динамической модели.

Методология разработки функциональной модели ИС IDEF0

Данная методология предназначена для представления функционирования системы и анализа требований к системе [5]. Она широко применяется при описании и проектировании ИС. Методология предусматривает построение иерархической системы диаграмм. Сначала система описывается в целом, где указывается взаимосвязь с внешним окружением (А-0). Затем производится функциональная декомпозиция, система разбивается на подсистемы и каждая из них описывается отдельно (А0). Каждый блок диаграммы может быть декомпозирован на соответствующие блоки. Диаграмма 2-го уровня А1.1;А1.2. После каждого сеанса декомпозиции производится экспертиза диаграмм, что позволяет построить модель адекватную предметной области. Основу методологии IDEF0 составляет графический язык описания протекающих процессов в терминах IDEF0, системы и ее компоненты представляются в виде блоков и дуг (стрелки), блоки используются для представления функций системы и сопровождаются текстами. Именем работы этой функции должен быть глагол или глагольная форма. Другим функциональным элементом является дуга. Она представляет собой некоторую информацию и именуется существительными. Место соединения дуги с блоком определяет тип интерфейса. В IDEF0 различают четыре типа дуг (рис. 1).

Рисунок 1 – Типы используемых дуг в модели IDEF0

Дуги I отражают ту информацию, которая необходима для реализации функции (Input). Выходящие дуги O, отражают информацию, полученную в результате выполнения функции (Output). Дуги C определяют управление, т.е. то что, определяет выполнение функции (стандарты, ограничения) (Control). Дуги M определяют механизм выполнения функции, т. е. то или что выполняет функции или с помощью чего выполняется функция (Mexanismus).

Между блоками с помощью дуг может образоваться пять типов связей (рис. 2).

1) Прямая связь

2) Прямая связь по управлению

3) Обратная связь по входу

4) Обратная связь по управлению.

5) Выход - механизм

Рисунок 2 – Типы связей между блоками

На начальном этапе создания ИС необходимо понять, как работает организация, которую надо автоматизировать. Никто в организации не знает, как она работает в той мере подробностей, которая необходима для создания ИС. Руководитель хорошо знает работу в целом, но не в состоянии вникнуть в работу каждого рядового сотрудника. Рядовой сотрудник хорошо знает, что творится на его рабочем месте, но плохо, что делают его коллеги.

Для построения эффективной информационной системы необходимо иметь исчерпывающие данные о длительных и коротко срочных потребностях в организации информации на предприятии. Для установления информационных потребностей организации, используются две методологии: анализ предприятия, критические факторы успеха.

Анализ предприятия состоит в опросе большого числа менеджеров, как они используют информацию для принятия решения, откуда они ее получают и какие потребности у менеджеров в данных. Этот метод требует огромного количества данных, которые дорого собирать и трудно анализировать - в этом слабость метода анализа.

Для установления информационной потребности организации может использоваться методология анализа, называемая критическим фактором успеха (КФУ). Эта методология еще называется стратегическим анализом. Содержание стратегического анализа заключается в том, что выделяется небольшое число целей, на которых информационные системы могут сосредоточиться.

Метод, используемый в критических факторах успеха - персональное интервью трех- четырех менеджеров, чтобы определить цели и критические факторы успеха организации. Эти персональные КФУ объединяются, чтобы сформировать на их основании КФУ фирмы. Затем системы строятся так, чтобы поставлять необходимую информацию относительно этих КФУ. Критическим фактором успеха организации могут быть: 1 - автоматизация производства; 2 - моделирование; 3 - квалификация исполнителей; 4 - потребляемая мощность и др.

Сила метода КФУ в том, что он принимает во внимание изменяющуюся среду, с которой организация и менеджеры должны иметь дело. Этот метод требует, чтобы менеджеры изучали окружающую среду и анализировали информационную потребность организации, чтобы определить какая информация должна быть обработана.

Слабые стороны КФУ: процесс соединения частей и анализ данных является произвольным, нет упорядоченного способа соединения индивидуальных КФУ в ясную модель организации. Часто имеется несогласованность между индивидуальными и несогласованными КФУ. То, что важно менеджеру, может быть неважно для организации.

Наиболее удобным языком моделирования бизнес – процессов является методология IDEF0, предложенная более чем 20 лет назад Дуглассом Россом. Для описания работы предприятия строится модель с использованием программного продукта BPWin [5].

Обычно сначала строится модель существующей организации работы на предприятии (AS-IS). Анализ функциональной модели позволит определять, где находятся наиболее слабые места, в чем будут состоять преимущества предлагаемых информационных процессов и каким изменениям подвергнется существующая структура. Найденные в модели (AS-IS) недостатки исправляются при создании модели (TO-BE) новой организации бизнес – процессов.

BPWin позволяет легко обнаружить бесполезные, неуправляемые, простаивающие работы. Более тонкий анализ позволяет выявить повторяющиеся, избыточные и неэффективные работы. Модель дает целостное представление о работе системы и позволяет понять взаимосвязь составляющих системы. При этом часто можно выяснить, что существующий способ обработка информации и использование ресурсов не эффективны, важная информация не доходит до соответствующего рабочего места. Признаком неэффективной работы является отсутствие обратных связей по входу и управлению для многих важных работ.

Невозможно построить эффективную ИС при неэффективной общей организации работ. Поэтому результатом анализа и критической оценки модели AS-IS как есть, должно быть, перенаправление информационных потоков и усовершенствование бизнес – потоков модели TO-BE, которые связаны с реорганизацией деятельности предприятия. При создании информационной системы модель процессов является первым шагом, за который следует создание модели данных.

Рассмотрим описание системы менеджмента качества (СМК) ПО «Полированное стекло» ОАО «Эй Джи Си Борский стекольный завод» [6].

Согласно IDEF0 модель системы менеджмента качества описывается с помощью диаграмм, текста и глоссария. Диаграммы определяют взаимосвязи процесса (блоки) с исполнителями и объектами, выступающими в качестве входов (исходные материальные, информационные, финансовые и др. ресурсы), управлениями (ГОСТы, СТП, инструктивные материалы, нормативные документы, приказы, распоряжения, ограничения на выполнение) и выходами (результаты выполнения процесса).

Модель IDEF0 является иерархически организованной совокупностью диаграмм. Диаграмма верхнего уровня содержит один блок А–0, образуя концептуальную модель СМК ПО (рис. 3). Диаграмма верхнего уровня А0 состоит из блоков с нумерацией А1 – А7. Каждый блок диаграммы может рассматриваться как отдельный блок и сам может состоять из блоков и дуг и т. д. [4].

Функциональная модель СМК ПО «Полированное стекло» строится с точки зрения руководителя СМК. Такой подход позволяет учесть все процессы, влияющие на качество полированного стекла и процессов. Модель должна охватывать все стадии жизненного цикла продукции, а также связанные с ними вспомогательные процессы и процессы менеджмента, входящие в состав деятельности ОАО «Эй Джи Си Борский стекольный завод».

Разработка диаграмм, описывающих функциональную модель СМК ПО «Полированное стекло», проводилась с использованием CASE – средств автоматизации проектирования и моделирования информационных систем, – программы BPwin.

Стандарты

ГОСТы

ГОСТ Р ИСО


и ТУ

9001-96

предприятия


Информация о качестве

продукции


Информация

о качестве

продукции


Пожелания

потребителей

Управлять качеством в ПО "Полированное стекло"


Качественная

продукция

Рекламации

0р.



0


Производственный персонал


Представитель рук-ва по СМК техн. директор

ОАО

Отдел управления качеством (ОУК)

Ответственный по СМК в подразделениях

Центральная заводская лаборатория

(ЦЗЛ)

Контрольно испытательная станция


Рисунок 3 - Диаграмма А- 0. Концептуальная модель

СМК ПО «Полированное стекло»

Дерево разработанных диаграмм (функциональная декомпозиция
до второго уровня) представлено на рис.4.

Диаграмма верхнего уровня содержит один блок А–0 (рис. 3), образуя концептуальную диаграмму СМК ПО «Полированное стекло». Она, во-первых, служит родительской диаграммой для остальных диаграмм, объявляет общую функцию всей системы – Управлять качеством в ПО «Полированное стекло», т.е. указывает, что делает СМК. Во-вторых, дает множество основных типов данных, которые использует или производит система.

Например, стандарты ИСО и ГОСТы позволяют осуществлять менеджмент качеством листового стекла.

В-третьих, диаграмма указывает взаимоотношения между основными типами данных, проводя их разграничение. Например, пожелания потребителей рассматриваются как входное данное, изменяемое (реализуемое) процессом, в то время как отдел управления качеством проводит организационно-методическое и научно-техническое руководство работами по менеджменту качества в ПО «Полированное стекло».

Декомпозиция всей системы начинается с составления списка основных типов данных и основных функций. В список данных вносятся основные группы и категории данных, используемые и генерируемые системой. Разрабатываемые диаграммы представляют границы функций и ограничения, накладываемые на них. Ограничения должны присутствовать во всех системах. Указывая ограничения, выявляют естественную структуру системы. Без ограничительных дуг диаграммы не смогут рассказать читателю, почему разработчик выбрал именно данную декомпозицию. Благодаря тому, что различают входные дуги и дуги управления, необходимые для пояснения декомпозиции, разработанные диаграммы объясняют изучаемую систему и причину такой декомпозиции.

Закончив список данных, приступают к составлению списка функций. Для этого представляют функции системы, использующие тот или иной класс или набор данных. Несколько различных типов данных могут использоваться одной функцией. Это позволяет выделить данные сходных типов, которые можно объединить в метатипы. Необходимо внимательно анализировать каждую функцию и ее отношение к группам данных. Стараться надо выбирать такие функции, которые могли бы работать с наиболее общими типами данных из списка. Затем функции объединяют в агрегаты, их число должно составить 3 – 6 функциональных группировок. Созданные группировки должны иметь одинаковый уровень сложности.

Используя метатипы данных и функциональные группировки, создают диаграмму верхнего уровня А0 (рис.4). Диаграмма А0 состоит из блоков с нумерацией А1 – А7. Каждый блок диаграммы рассматривается как отдельный блок, и сам, в свою очередь, состоит из блоков и дуг и т. д. На рис.5, в качестве примера, приведена декомпозиция блока А2.

Разработанные диаграммы подвергаются авторской проверке с целью выявления и устранения недостатков. Затем разработанные диаграммы подвергаются рецензированию экспертами – руководителями и специалистами СМК ПО «Полированное стекло».

Разработанные диаграммы могут дополняться информацией в виде текстов, рисунков и глоссариев. Текст содержит рассказ о каких-либо частях диаграммы. Рисунками поясняют отдельные моменты. Глоссарий – это набор определенных объектов и функций, представленных на диаграмме.

Набор диаграмм с описанием блоков и стрелок образует процессную модель «как есть» системы менеджмента качества ПО «Полированное стекло».

Лекция 6 Описание документооборота и обработки информации в информационной системе

Программа BPWin позволяет создавать смешенные модели, т.е. в рамках одной модели могут быть связанные между собой модели: IDEF0, DFD, IDEF3. Такой подход позволяет описать интересующие нас аспекты и подсистемы.

Модель DFD (Data Flow Diagramming) используется для описания документооборота и обработки информации. Ее можно использовать как дополнение к модели IDEF0 для наглядного отображения текущих операций документооборота в больших системах обработки информации. DFD описывает функции обработки информации, т.е. участвует в обработке информации. В отличие от модели IDEF0, для стрелок нет понятий вход и выход и не важно, в какую грань бока входят или выходят дуги. Наличие в диаграммах DFD элементов описания источников приемников и хранилищ данных позволяет более наглядно описать процесс документооборота.

С помощью модели DFD система разбивается на функциональные компоненты (процессы) и представляется в виде сети, связанной потоками данных. Главная цель таких средств – продемонстрировать, как каждый процесс преобразует свои входные данные в выходные, а также выявить отношения между этими процессами.

Описание информационных характеристик системы

Информационные связи между подсистемами различных уровней принято называть вертикальными, а между подсистемами одного уровня - горизонтальными.

Информация служит целезадающим, объединяющим, координирующим условием, осуществляющим информационную и интеллектуальную поддержку выработки решения в системах управления.

В процессе исследования информационных характеристик систем определяются:

  1. сущность и качество информации, используемые для выработки управляющих воздействий;

  2. достаточность информации для выработки управляющих воздействий;

  3. суммарные объемы поступающей и исходящей информации в единицу времени в целом по системе и отдельно по основным элементам;

  4. объем информации, постоянно хранящейся в системе;

  5. единичные объемы передаваемой информации;

  6. способы передачи или доставки информации;

  7. основные направления информационных потоков и др.

В настоящее время известно около 90 разновидностей структурного системного анализа. Все активно используемые методологии могут быть разбиты на две группы – применяющие методы и технологию диаграмм потоков данных DFD и использующие SADT – методологию, ее стандартное подмножество IDEF0. Существенное различие между разновидностями структурного анализа заключается в методах и средствах функционального моделирования. Соотношение в применении этих разновидностей анализа составляет 90% для DFD и 10% - для SADT [6]. Одним из критериев выбора той или иной методологии структурного анализа является насколько хорошо каждым из этих языков владеет аналитик и насколько грамотно он может на этом языке выражать свои мысли.

В лекции будем рассматривать DFD – технологию, использующую графические и текстовые средства моделирования.

Основная модель – диаграмма DFD показывает внешние по отношению к системе адресаты и адресанты данных, идентифицирует логические функции (процессы) и группы элементов данных, связывающие одну функцию с другой (потоки), а также идентифицирует накопители (хранилища) данных, к которым осуществляется доступ. Структуры потоков данных и определения их компонентов хранятся и анализируются в словаре данных. Каждая логическая функция может детализироваться с помощью DFD нижнего уровня; когда дальнейшая детализация перестает быть полезной, переходят к выражению логики функции при помощи спецификации процесса нижнего уровня (мини – спецификации). Содержания каждого накопителя сохраняют в словаре данных. Модель данных накопителя раскрывается с помощью ERD диаграммы.

Базовая нотация DFD включает в себя четыре объекта:

  1. Поток данных, используется для моделирования передачи информации из одной части системы в другую;

  2. Назначение процесса, состоит в продуцировании выходных потоков из входных в соответствии с действием, задаваемым именем процесса.

Символ процесса включает три разделенных горизонтальными чертами поля (рис. 6):

- верхнее поле содержит номер процесса (КД – контекстная диаграмма, ДПД – диаграмма потоков данных, МС – мини – спецификация);

- среднее – имя процесса;

- нижнее – имя исполнителя процесса (подразделение, должность, механизм и др.);

Рисунок 6 - Изображение процесса

  1. Накопитель данных служит для сохранения данных вне процесса (рис. 7). Информация накопителя может использоваться в любое время. Имя накопителя идентифицирует его содержимое, для ссылки идентифицируется буквами «БД». Можно создавать копии накопителя, при этом номер соответствующей копии фиксируется под идентификатором накопителя;

Рисунок 7- Изображение накопителя

  1. Внешняя сущность представляет сущность вне контекста системы, является источником или приемником системных данных. Внешняя сущность идентифицируется (рис. 8).

Рисунок 8 - Изображение внешней сущности

На диаграмме верхнего уровня может находиться один информационный поток, а при детализации на диаграммах нижнего уровня может выясниться, что этот поток является результатом слияния нескольких потоков. Такое слияние осуществляется через информационный канал (например, курьерская служба, почта, магистраль или шина данных и др.).

Информационный канал должен содержать поле имени и поле номера копии (рис.9).

Рисунок 9 = Изображение информационного канала

Контекстная диаграмма DFD моделирует систему наиболее общим образом. Она отражает интерфейс системы с внешним миром - информационные потоки между системой и внешними сущностями, идентифицирует внешние сущности.

DFD первого уровня строится как декомпозиция процесса, соответствующего контекстной диаграмме. Процессы первого уровня так же могут декомпозироваться в DFD нижнего уровня.

Мини – спецификации (МС) используются для описания функционирования процесса в случае отсутствия детализации его с помощью DFD. МС представляет собой алгоритм описания задач, выполняемых процессом. МС содержит номер и имя процесса, список входных и выходных данных и тело процесса, являющееся спецификацией алгоритма, или операций, преобразующего входные потоки данных в выходные.

Помимо функциональной декомпозиции, DFD рекомендует, при необходимости, проводить декомпозицию данных, которая задается словарем данных.

Словарь данных представляет собой список всех потоков данных системы с их точными определениями.

Для упрощения анализа и достижения понятности при построении DFD необходимо руководствоваться следующими рекомендациями:

  1. размещать на каждой диаграмме от 3 до 6 -7 процессов;

  2. не загружать диаграммы несущественными на данном уровне деталями;

  3. декомпозицию потока данных осуществлять параллельно с декомпозицией процессов;

  4. выбирать ясные, отражающие суть дела, имена процессов и потоков данных.

Адекватное описание процессов достигается с помощью моделирования. Для моделирования СМК ОАО « Эй Джи Си Борский стекольный завод» использована DFD-технология, позволяющая разбивать систему на функциональные компоненты (процессы), представлять их в виде сети, связанной потоками данных. DFD-технология позволяет продемонстрировать, как каждый процесс преобразует свои входные данные в выходные, а также выявить отношения между этими процессами [7].

Контекстная модель СМК стекольного завода изображена на рис. 10

А-0. Управлять качеством – самая общая функция системы менеджмента качества (СМК) по ГОСТ Р ИСО 9001-2008.

Стратегическая информация – входная (внешняя) информация, имеющая для СМК стекольного завода стратегическое значение (например, информация о качестве продукции конкурентов и т.п.).

Внешние документы – входная (внешняя) информация, представленная в виде документов, поступающих в СМК (например, заявки, письма и т.п.).

Документы претензионного характера – внешняя информация, имеющая негативный характер и поступающая в СМК от потребителей продукции.

А-0. Управлять качеством – самая общая функция системы менеджмента качества (СМК) по ГОСТ Р ИСО 9001-2008.

Стратегическая информация – входная (внешняя) информация, имеющая для СМК стекольного завода стратегическое значение (например, информация о качестве продукции конкурентов и т.п.).

Рисунок 10 - A-0. Управлять качеством

Внешние документы – входная (внешняя) информация, представленная в виде документов, поступающих в СМК (например, заявки, письма и т.п.).

Документы претензионного характера – внешняя информация, носящая негативный характер и поступающая в СМК от потребителей продукции.

Информация от сторонних организаций – внешняя информация от сторонних организаций, прежде всего тех, которые выполняют какие-либо работы в рамках процессов жизненного цикла продукции.

ГОСТ Р ИСО 9001-2008 – государственный стандарт Российской Федерации, «Системы менеджмента качества. Требования».

Законодательство РФ – законодательство Российской Федерации, как федеральное, так и местное.

Информация о качестве – информация о качестве процессов и продукции, формируемая и предоставляемая СМК.

Качественная продукция – выходная продукция, соответствующая требованиям по качеству.

Воздействие на сторонние организации – любое воздействие СМК на сторонние организации (не входящих в стекольный завод), прежде всего те, которые выполняют какие-либо работы в рамках процессов жизненного цикла продукции.

Высшее руководство – высшее руководство стекольного завода.

Представитель руководства по СМК – специально назначенный представитель высшего руководства в СМК.

Ответственные за функционирование СМК – должностные лица стекольного завода, ответственные за функционирование СМК.

Подразделения-исполнители – подразделения стекольного завода, непосредственно выполняющие работы в рамках СМК.

Сторонние организации – организации, не входящих в состав стекольного завода, но выполняющие какие-либо работы в рамках процессов жизненного цикла продукции.

Спецификации процесса «Управлять качеством» приведены ниже:

A-0. Управлять качеством

ПРОЦЕСС: Управлять качеством

ВХОД: Стратегическая информация; Внешняя документация; ГОСТ Р ИСО 9001-2008; Законодательство; Документы претензионного характера; Информация от внешних организаций

ВЫХОД: Качественная продукция; Информация о качестве; Воздействие на внешние организации

ПОДПРОЦЕССЫ:

А1- Осуществлять менеджмент ресурсов

А2- Реализовывать ответственность руководства

А3- Управлять документацией

А4- Реализовывать процессы жизненного цикла продукции

А5- Измерять, анализировать и улучшать

На рис.11 приведена модель верхнего уровня СМК. Эта диаграмма на основе стандарта ГОСТ Р ИСО 9001-2008 детализирует контекстную диаграмму, указывая пять макропроцессов системы менеджмента качества: осуществлять менеджмент ресурсов, реализовывать ответственность руководства, управлять документацией, реализовывать процессы жизненного цикла продукции, измерять, анализировать и улучшать.

Спецификация микропроцессов верхнего уровня имеет следующий вид.

A0- Управлять качеством

ПРОЦЕСС: Осуществлять менеджмент ресурсов

ВХОД: Человеческие ресурсы; Финансовые ресурсы; Документы СМК; Материальные ресурсы; Определения ресурсов, планы развития

ВЫХОД: Ресурсы; Информация о качестве

ПОДПРОЦЕССЫ:

- Управлять человеческими ресурсами

- Определять, обеспечивать и поддерживать инфраструктуру

- Создавать и поддерживать производственную среду

ПРОЦЕСС: Реализовывать ответственность руководства

ВХОД: Информация от внешних организаций; Внешняя документация; Стратегическая информация; Информация о качестве; Информация о текущем состоянии системы; Документы СМК

ВЫХОД: Результаты анализа со стороны руководства; Воздействие на внешние организации; Руководящие указания

ПОДПРОЦЕССЫ:

- Гарантировать выполнение требований потребителей

- Определять политику СМК

- Осуществлять планирование развития СМК

- Распределять ответственность и полномочия, обеспечивать информационный обмен

Рисунок 11-A0. Управлять качеством

- Осуществлять анализ со стороны руководства

ПРОЦЕСС: Управлять документацией

ВХОД: Внешняя документация; Стандарты; Информация о качестве; Руководящие указания; Информация о текущем состоянии системы

ВЫХОД: Документы СМК

ПОДПРОЦЕССЫ:

- Разрабатывать документацию и формы записей

- Управлять документами

- Управлять записями

ПРОЦЕСС: Реализовывать процессы жизненного цикла продукции

ВХОД: Внешняя документация; Ресурсы (в том числе улучшенные); Документы СМК; Информация о качестве

ВЫХОД: Материальные ресурсы; Качественная продукция; Записи СМК;

ПОДПРОЦЕССЫ:

- Планировать процессы жизненного цикла продукции

- Определять и анализировать требования потребителей

- Проектировать и разрабатывать

- Осуществлять закупки

- Производить и обслуживать

- Управлять устройствами для мониторинга и измерений

ПРОЦЕСС: Измерять, анализировать и улучшать

ВХОД: Стратегическая информация; Документы претензионного характера; Результаты анализа со стороны руководства; Записи СМК; Руководящие указания; Требования к продукции; Документы СМК; Ресурсы

ВЫХОД: Информация о качестве; Информация о текущем состоянии системы; Ресурсы (улучшенные)

ПОДПРОЦЕССЫ:

- Проводить мониторинг и измерения

- Управлять несоответствующей продукцией

- Анализировать данные

- Улучшать, вырабатывать корректирующие действия

Далее каждый макропроцесс модели верхнего уровня был подвергнут декомпозиции. Глубина декомпозиции зависит от целей исследования бизнес-процессов. Дальнейшая детализация бизнес-процессов осуществляется посредством бизнес-функций, которая завершается на уровне бизнес-операций (задание алгоритма ее выполнения).

На рис. 12 в качестве примера приведена декомпозиция диаграммы А1 - Осуществлять менеджмент ресурсов.

Спецификации данного процесса приводятся ниже:

А1 - Осуществлять менеджмент ресурсов

ПРОЦЕСС: Управлять человеческими ресурсами

ВХОД: Человеческие ресурсы; Финансовые ресурсы; Документы СМК; Определения ресурсов; Планы развития

ВЫХОД: Записи о персонале; Компетентный персонал

ПОДПРОЦЕССЫ:

  • Определять необходимую компетентность персонала

  • Обеспечивать подготовку персонала

  • Оценивать результативность предпринимаемых мер по подготовке

  • Обеспечивать осведомленность персонала о важности его деятельности

  • Поддерживать в рабочем состоянии соответствующие записи

ПРОЦЕСС: Определять, обеспечивать и поддерживать инфраструктуру

ВХОД: Финансовые ресурсы; Документы СМК; Определения ресурсов; Планы развития; Материальные ресурсы (инфраструктура)

ВЫХОД: Записи об инфраструктуре; Инфраструктура

ПОДПРОЦЕССЫ:

  • Определять, обеспечивать и поддерживать здания, рабочее пространство и средства труда

  • Определять, обеспечивать и поддерживать оборудование для процессов

  • Определять, обеспечивать и поддерживать службы обеспечения (транспорт, связь и т.п.)

ПРОЦЕСС: Создавать и поддерживать производственную среду

ВХОД: Финансовые ресурсы; Документы СМК; Определения ресурсов; Планы развития; Материальные ресурсы (производственная среда)

ВЫХОД: Записи о производственной среде; Производственная среда

АЛГОРИТМ:

На основании определения ресурсов, планов развития, имеющихся материальных ресурсов

  1. ОПРЕДЕЛИТЬ рабочую среду, необходимую для достижения соответствия продукции сформированным требованиям. При постоянном финансировании

Рисунок 12 - А1. Осуществлять менеджмент ресурсов

  1. ПОДДЕРЖИВАТЬ рабочую среду в соответствующем состоянии и

  2. УПРАВЛЯТЬ ею.

После разработки процессная модель СМК была подвергнута чтению и экспертизе специалистами ОАО «Борский стекольный завод», что гарантировало выполнение требований стандартов на систему менеджмента качества и учет особенностей стекольного завода.

Для описания логики взаимодействия информационных потоков используется методология IDEF3 [5]. Эта методология использует графическое отображение информационных потоков, взаимоотношение между процессами обработки информации и объектов. С помощью модели IDEF3 можно описать сценарий действий сотрудников организаций. Каждый сценарий сопровождается описанием процесса и может использоваться для документооборота каждой функции.

Лекция 7 Описание данных информационной системы

Целью лекции является изучение принципов описания и разработки предметной области в виде информационной модели (IDEF1X), используемой при проектировании ИС [8, 9].

Важнейшая цель создания информационной модели заключается в выработке непротиворечивой интерпретации данных и взаимосвязей между ними с тем, что необходимо для интеграции, совместного использования и управления целостностью данных.

Появление понятия концептуальной схемы данных привело к методологии семантического моделирования данных, т.е. к определению значений данных в контексте их взаимосвязей с другими данными.

В 1983 году в рамках проекта военного ведомства США “Интегрированные системы информационной поддержки” (ICAM) была создана методология семантического моделирования данных IDEF1X (расширение методологии IDEF1), позволяющая логически и физически объединить в сеть неоднородные вычислительные системы.

Методология IDEF1X – один из подходов к семантическому описанию и моделированию данных, основанный на концепции Сущность – Отношение (EntityRelationship), это инструмент для анализа информационной структуры систем различной природы. Информационная модель, построенная с помощью IDEF1X – методологии, представляет логическую структуру информации об объектах системы. Эта информация является необходимым дополнением функциональной модели IDEF0 – модели, детализирует объекты, которыми манипулируют функции системы. Концептуально IDEF1X – модель можно рассматривать как проект логической схемы базы данных для проектируемой системы.

Сущности. “Сущность” представляет множество реальных или абстрактных предметов (людей, объектов, мест, событий, состояний, идей, пар предметов и т.д.), обладающих общими атрибутами или характеристиками. Отдельный элемент этого множества называется “экземпляром сущности”.

Каждая сущность может обладать любым количеством отношений с другими сущностями. Сущность является “независимой”, если каждый экземпляр сущности может быть однозначно идентифицирован без определения его отношений с другими сущностями. Сущность называется “зависимой”, если однозначная идентификация экземпляра сущности зависит от его отношения к другой сущности.

Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности, либо наследуются через отношение. Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый образец сущности. Каждая сущность может обладать любым количеством отношения с другими сущностями модели.

Если внешний ключ целиком используется в качестве первичного ключа или его части, то сущность является зависимой от идентификатора. И наоборот, если используется только часть внешнего ключа или вообще не используются внешние ключи, то сущность является независимой от идентификатора.

Отношения. Отношение связи, называемое также “отношение родитель- потомок” – это связь между сущностями, при которой каждый экземпляр одной сущности, называемой родительской сущностью, ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров другой сущности, называемой сущностью-потомком, а каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя.

Если экземпляр сущности-потомка однозначно определяется своей связью сущностью-родителем, то отношение называется “ассоциирующим отношением”. В противном случае отношение называется неидентифицирующим.

Отношение связи изображается линией, проводимой между сущностью-родителем и сущностью-потомком с точкой на конце линии у сущности-потомка. Идентифицирующее отношение изображается сплошной линией, пунктирная линия изображает неидентифицирующее отношение.

Отношению дается имя, выраженное грамматическим оборотом глагола. Имя отношения всегда формируется с точки зрения родителя, так что может быть образовано предложение, если соединить и имя сущности-потомка.

Отношение дополнительно определяется с помощью указания мощности: какое количество экземпляров сущности-потомка может существовать для каждого экземпляра сущности-родителя.

Так как некоторые реально существующие объекты являются категориями других реально существующих объектов, то некоторые сущности должны, в некотором смысле, бать категориями других сущностей.

Неспецифическое отношение, называемое также “отношением многого ко многому” – это связь между двумя сущностями, при которой каждый экземпляр первой сущности связан с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров второй сущности, а каждый экземпляр второй сущности связан с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров первой сущности.

Атрибуты. Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые являются либо собственными для сущности, либо наследуются через отношение. Атрибуты однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности.

Каждый атрибут идентифицируется уникальным именем. Атрибуты изображаются в виде списка их имен внутри блока ассоциированной сущности, причем каждый атрибут занимает отдельную строку. Определяющие первичный ключ атрибуты размещаются наверху списка и отделяются от других атрибутов горизонтальной чертой (рис. 13).

Правила атрибутов

1) Каждый атрибут должен иметь уникальное имя, одному и тому же имени должно соответствовать одно и тоже значение. Одно и тоже значение не может соответствовать различным именам.

2) Сущность может обладать любым количеством атрибутов. Каждый атрибут принадлежит в точности одной сущности.

3) Сущность может обладать любым количеством наследуемых атрибутов, но наследуемый атрибут должен быть частью первичного ключа, соответствующей сущности-родителя или общей сущности.

4) Для каждого экземпляра сущности должно существовать значение каждого его атрибута (правило не обращения в нуль).

5) Ни один из экземпляров сущности не может обладать более чем одним значением для связанного с ней атрибута (правило неповторения).

Рисунок 13 – Отношения между сущностями

Стрелки в модели процессов IDEF0 обозначают некоторую информацию, используемую в моделируемой системе. ERWin поддерживает два уровня представления моделей: логический и физический.

Логический уровень не зависит от конкретной реализации БД и позволяет наглядно представлять данные для обсуждения с экспертами предметной области. Физический уровень является отражением системного каталога БД и зависит от конкретной реализации БД. На логической модели информация отображается в виде сущностей.

Сущность отображается в виде блоков. Каждая сущность состоит из совокупности записей. Логическому блоку в физической модели данных соответствует таблица. Атрибутам логической модели соответствуют колонки таблицы физической модели. Каждому экземпляру сущности соответствует запись в таблице (одна строка таблицы).

К модели данных предъявляются определенные требования, которые называются нормализацией данных. Нормализация необходима для обеспечения компактности и непротиворечивости хранения данных, т.е. каждый факт должен храниться в одном месте. Это приводит к тому, что вся информация, которая моделируется в виде стрелки на модели процессов, может содержаться в нескольких сущностях или атрибутах сущностей. Кроме того, на модели процессов могут присутствовать разные стрелки, изображающие одни и те же данные разных этапах обработки.

Рассмотрим варианты соответствия процесс-сущность

  1. Стрелке в моделях процессов может соответствовать отдельная сущность в модели данных (рис.14).



Рисунок 14 - Преобразование стрелки в сущность

  1. Информация о стрелке может содержаться только в атрибутах одной из сущностей, следовательно, разным атрибутам соответствуют разные стрелки на моделях процессов (рис.15).



Рисунок 15 – Преобразование стрелки в атрибут

  1. Р
    аботы в моделях процессов могут создавать или изменять данные, которые соответствуют входящим или выходящим стрелкам (рис.16).

Рисунок 16 - Воздействие работы на сущность

4
) Работы в моделях процессов могут воздействовать на атрибуты сущности (рис.17).

Рисунок 17 - Воздействие работы на атрибут сущности

Программа BPWin позволяет связывать элементы моделей данных, создаваемых с помощью ERWin, документировать влияние работ на данные и таким образом создавать спецификации на права доступа к данным для каждого процесса.

Создание модели данных с помощью программы Erwin

Построение модели данных предполагает определение сущностей и атрибутов, т.е. необходимо определить какая информация будет храниться в конкретной сущности или атрибуте. Сущность можно определить объект событие или концепцию информации, которая должна сохраняться. Сущности должны иметь наименование с четким смысловым значением. Именоваться существительными в единственном числе, быть достаточно важными, чтобы их моделировать для создания моделей в ERwin могут использоваться две нотации:

1) IDEF1x

2) IE

Каждый атрибут сущности хранит информацию об определяемых свойствах сущности, каждый экземпляр сущности должен быть уникальным. Атрибут или группа атрибутов, которые идентифицируют сущность, называется первичным ключом (рис.18). При определении первичного ключа может быть рассмотрено несколько наборов атрибутов, которые называются потенциальными ключами. Так, например, при рассмотрении сущности сотрудник потенциальными ключами может быть:

1) фамилия, имя, отчество, дата рождения;

2) номер паспорта;

3) табельный номер;

4) отдел.

Из этих потенциальных ключей надо выбрать первичный ключ.

Первичным ключом предъявляются определенные требования:

1) первичный ключ должен однозначно идентифицировать экземпляр сущности;

2) первичный ключ должен быть компактен, т. е. удаление любого атрибута из состава первичного ключа должен приводить к потере уникальности экземпляра сущности;

3) каждый атрибут из состава первичного ключа не должен принимать нулевое значение;

4) каждый атрибут первичного ключа не должен менять своего значения в течение всего времени существования экземпляра сущности

Потенциальные ключи не ставшие первичными называются альтернативные.

К модели данных предъявляются определенные требования, называемые нормальными формами сущностей нескольких нормальных форм. Первая нормальная форма требует, чтобы все атрибуты были атомарные. Вторая нормальная форма требует, чтобы каждый не ключевой атрибут зависел полностью от первичного ключа. Для приведения ко второй нормальной форме необходимо создать новую сущность, перенести в нее атрибуты, зависящие от части ключа и сделать эту часть первичного ключа новой сущности, установив затем идентифицирующую часть от новой сущности к старой.

Сотрудник

Отдел

Номер служащего в отделе

Номер паспорта

Фамилия

Имя

Отчество

Дата рождения

Руководитель отдела

Рисунок 18 - Сущность сотрудник

Атрибут «руководитель отдела» зависит от наименования отдела, но не зависит от «номера служащего». Поэтому надо сделать еще одну сущность.

Отдел

Наименование отдела

Руководитель отдела

Связь один к одному

Сотрудник

Номер служащего

Наименование отдела (FK)

Номер паспорта

ФИО

Дата рождения

Рисунок 19 - Идентифицирующая связь между независимой родительской и зависимой сущностями

На логическом уровне можно устанавливать идентифицирующую связь типа один ко многим, связь многие ко многим и не идентифицирующую связь один ко многим.

Идентифицирующая связь устанавливается между независимой родительской и зависимых сущностей. Экземпляр зависимой сущности определяется только через отношение к родительской сущности. При установлении идентифицирующей связи атрибуты первичного ключа родительской сущности переносятся в состав первичного ключа дочерней сущности с пометкой (FK) – означает внешний ключ сущностей (Рис. 19). При установлении не идентифицирующей связи дочерняя сущность остается независимой. Атрибуты первичного ключа родительской сущности передаются в состав не ключевых атрибутов дочерней сущности.

Связь типа многие ко многим возможна только на уровне логических моделей данных (рис. 20). При переходе к физическому уровню Erwin автоматически преобразует связь многие ко многим добавляя новую ассоциативную сущность и устанавливая две новые связи типа один ко многим от старой к новой сущности ( рис.21).

Логический уровень

Врач

Номер врача

Рисунок 20 - Связь типа многие ко многим


Пациент

Номер пациента


Физический уровень

Врач

Номер врача

Карточка

Номер врача (FK)

Пациент

Номер пациента


Рисунок 21 - Связь многие ко многим с добавлением новой ассоциативной сущности

Иерархия категорий представляет особый вид объединения сущностей, которые разделяют общие характеристики. Например: в организации работают служащие полный рабочий день, совместители и консультанты из их общих свойств может сформировать обобщенную сущность, чтобы представить информацию общую для всех типов служащих, а специфическая информация может быть расположена в категориях сущности. Для каждой категории можно указать дискриминатор, т. е. атрибут родового предка который показывает, как отличить одну категорию сущности от другой (рис. 22).

Штатный

Почасовик

Рисунок 22 - Иерархия категорий - вид объединения сущностей

При создании реальных моделей данных количество сущностей и атрибутов может исчисляться сотнями. Для более удобной работы с большими моделями Erwin предусматривает предметные области, которые могут включать тематические общие сущности.

На рис. 23 приведено описание организации учебного процесса в университете (1-го года обучения) в виде модели IDEF1X.

Лекция 8 Описание динамического поведения систем с помощью сетей Петри

Динамическое поведение систем может описываться различными моделями:

- дифференциальными уравнениями описываются непрерывные детерминированные системы;

- теория автоматов используется для описания дискретно-детерминированных систем;

- теория массового обслуживания используется для описания непрерывно-стохастических систем;

- для моделирования динамических вычислительных процессов могут использоваться сети Петри.

Построение динамической модели предметной области с использованием сетей Петри

Сети Петри позволяют строить модели сложных систем в виде соответствующих структур, образованных из элементов двух типов – событий и условий. В свою очередь в сетях события и условия представлены в виде двух непересекающихся подмножеств, а именно множеством позиций и множеством переходов. Атрибутивная сеть является подклассом сетей Петри [10].

Формально атрибутивная сеть представляет собой набор

N = (P, T, F, W, M0) (1)

где P – множество элементов сети, называемых позициями;

T – множество элементов сети, называемых переходами;

F _ P x T x U T x P – отношение инцидентности;

W : P N – функция кратности дуг;

M0 : P N – функция начальной разметки.

В графическом представлении сетей переходы представляются “барьерами”, а позиции – кружками (рис.24).


Рисунок 24 – Графическое представление сети Петри

В соответствии с выражением (1) P условия-позиции и события-переходы связаны отношением непосредственной зависимости (причинно-следственной связи), которое изображается с помощью направленных дуг, ведущих из позиций в переходы и из переходов в позиции. При этом функция W сопоставляет каждой дуге число n > 0 (кратность дуг). Позиции, из которых ведут дуги на данный переход, называются его входными позициями. Позиции, на которые ведут дуги из данного перехода, называются его входными позициями. Так, в сети на рис. 24 позиции p1 и p2 являются входными для перехода t1, а места p3 и p4 – выходными. В этом же примере позиция p2 является выходным одновременно для двух переходов t1 и t2, а позиции p6 являются входным одновременно для двух переходов – t3 и t4.

Выполнение условия изображается разметкой соответствующей позиции, а именно помещением числа n или n фишек (маркеров) в эту позицию, где n > 0. Функция M сопоставляет каждой позиции p P некоторое число

M0(p) N (разметка позиции ) (2)

Динамика поведения моделируемой системы отражается в функционировании сети в виде совокупности локальных действий, которые называются срабатыванием переходов. Они соответствуют реализациям событий и приводят к изменению разметки позиций, т.е. к локальному изменению условий в системе.

Переход может сработать, если выполнены все условия реализации соответствующего события. Срабатывание перехода – неделимое действие, изменяющее разметку его входных и выходных позиций следующим образом: из каждой входной позиции изымается по одной фишке, а в каждую входную позицию добавляется по одной фишке. Тем самым реализация события, изображенного переходом, изменяет состояние (емкость) непосредственно связанных с ним условий так, что емкость предусловий, вызвавших реализацию этого события, уменьшается, емкость постусловий на которые оно влияет, увеличивается. Переход t1 на рис.24 может сработать, так как обе его входные позиции p1 и p2 содержат фишки, а после срабатывания t1 разметка его входных и выходных позиций изменяется так, как показано на рис.25.


Рисунок 25 – Изменение маркировок после срабатывания перехода t1

Если два перехода (и более), например t3 и t4 на рис.25, могут сработать и они не имеют общих входных позиций, то их срабатывания являются независимыми действиями, осуществляемыми в любой последовательности или параллельно. Таким образом, в сети моделируется параллелизм событий (рис. 26).


Рисунок 26 – Параллельное срабатывание переходов t1, t2

Если несколько переходов могут сработать и имеют общую входную позицию (как переходы t1 и t2 на рис.24), то срабатывает только один (любой) из них. При этом может оказаться, что, сработав, этот переход лишит возможности сработать другие переходы (рис.27). Таким образом, в сети моделируется конфликт между событиями, когда реализация одного из них может исключить возможность реализации других. Аналогичный конфликт возникает в том случае, когда несколько переходов могут сработать и они имеют общие выходные позиции t3 и t4.


Рисунок 27 – Моделирование конфликтов между событиями

В процессе функционирования сети происходит смена разметок позиций, как результат срабатывания ее переходов. Сеть останавливается, если ни один из ее переходов не может сработать.

Таким образом, атрибутивные сети формализуют понятие абстрактной асинхронной системы – динамической структуры из событий и условий.

Для анализа сетей используются понятия определенных свойств сетей:

-ограниченности позиций сети и сети в целом;

-безопасности позиции сети и сети в целом;

-консервативности сети;

-живости и мертвости переходов;

-живости сети;

-устойчивости переходов и сети в целом;

При решении практических задач моделирования сетями дискретных систем производится анализ сетевых моделей систем, в частности пакетом Design/IDEF моделей IDEF0/CPN, на предмет обладания данными свойствами [11]. Результаты анализа позволяют судить о свойствах поведения моделируемой системы.

Таким образом, с формальной точки зрения IDEF/CPN – модель представляет собой атрибутивную или иерархическую раскрашено–предикатную сеть.

Моделирование динамических вычислительных процессов

Как описывалось выше, сети Петри состоят из четырех элементов: множества позиций P, множества переходов T, множества входных функций I, множество выходных функций О.

У
добно отображать и анализировать сети Петри в виде графа с двумя типами элементов: вершин и дуг.

Вершины связаны дугами. Дуги, идущие от кружка к планке, отображают множество входных функций, а от планки к кружку – множество выходных функций.

Применительно к вычислительным процессам планки соответствуют вычислительным процессам, а кружки соответствуют данным, событиям, условиям.

Маркировка сети Петри представляет собой присваивание фишек позициям сети. Они обозначаются на графе точками внутри кружков. Количество фишек произвольно. Процесс перераспределения фишек в сети называется выполнением сети Петри. Фишки находятся в кружках и управляют запуском переходов в сети. Переход запускается удалением фишек из всех его входных позиций и образованием новых фишек, помещаемых во все выходные позиции.

Введем понятие вектора маркировкиm. В этом векторе число элементов равно числу позиций в сети. А значением элемента является количество фишек в соответствующей позиции.

Одной из аналитических задач для процессов, описываемых с помощью сетей Петри, является задача достижимости маркировки. В ней для исходного вектора маркировки требуется установить существующие последовательности переходов, после выполнения которых, достигается заданный выходной вектор маркировки.

Применительно к вычислительной системе, с помощью анализа достижимости маркировки устанавливается последовательность действий, позволяющая получить требуемые данные, условия или события.

Пример

Наиболее простым методом анализа достижимости маркировки является следующий. Структура сети Петри описывается двумя матрицами D и D”, в которых число строк равно числу переходов в сети, а число столбцов - числу позиций.

Матрица D называется матрицей входов. Она содержит 1 на пересечении i – ой строки и j – го столбца, если j – я позиция является входной для i – го перехода, в противном случае ставится 0

Матрица Dназывается матрицей выходов. Она содержит 1 на пересечении i – ой строки и j – го столбца, если j – я позиция является выходной для i – го перехода, в противном случае ставится 0.

Вводится понятие вектора Х, называемого вектором запуска переходов. Число элементов вектора равно числу переходов. Значение каждого элемента определяет количество запусков каждого перехода в процессе выполнения сети Петри.

Вектор запуска переходов определяется решением уравнения (3):

(3)

Для данного примера:

m0 = (1, 2, 0, 0, 0, 0, 0) – вектор начальной маркировки,

m1 = (0, 0, 1, 0, 0, 1, 1) – вектор концевой маркировки.

Для рассматриваемого примера вектор запуска выглядит следующим образом:

.

При решении практических задач моделирования сетями дискретных систем производится анализ сетевых моделей систем. В частности, например, пакетом Desig/IDEF проводится анализ моделей IDEF0\CPN на предмет обладания моделью выше названными свойствами. Результаты анализа позволяют судить о свойствах поведения моделируемой системы.

Фрагмент динамической модели организация учебного процесса в университете (первый год обучения) приведен на рис. 28.

Рисунок 28 - Фрагмент динамической модели организация учебного процесса в университете (первый год обучения)

Лекция 9 Графическое представление систем

Графические представления рассматриваются как класс методов формализованного представления систем.

Понятие графа первоначально было введено Л. Эйлером. В классификации Темникова к классу графических представлений отнесены разно­образные средства: графы (в классическом понимании теории графов), структуры (древовидные, сетевые), гистограммы, диаграммы, графики.

Графические представления позволяют наглядно отображать структуры сложных систем и процессов, происходящих в них. Действительно, такие средства, как графики, диаграммы, ги­стограммы, древовидные структуры, можно отнести к средствам активизации интуиции специалистов.

Классификация применяемых графиков по признакам и видам приведена в табл. 1.

В то же время есть и возникшие на основе графических представлений методы, которые позволяют ставить и решать вопросы оптимизации процессов организации, управления, проектирования и являются математическими методами в традиционном смысле. Таковы, в частности, теория графов.

Основные понятия теории графов приведены в табл. 2, которая позволяет начать самостоятельное изучение теории графов.

Существует несколько способов формализованного представления выполняемой совокупности работ, применяемых для целей планирования и управления ими.

Широкое распространение при построении моделей систем управления комплексом операций получили графические методы как наиболее универсальные и дающие обозримую информацию о ходе работ, к основным из которых относятся метод построения линейного графика Гантта и метод, основанный на использовании теории графов, - метод сетевого планирования и управления (СПУ) [4].

Диаграмма Гантта, или циклограмма, - горизонтальная линейная диаграмма, на которой работы проекта представляются протяженными по времени отрезками, характеризующимися датами начала и окончания, задержками и, возможно, другими временными параметрами (рис. 29).

Получаемый график отличается статичностью и громоздкостью, по результатам отображения работ нельзя оперативно получать информацию о ресурсах, нельзя оперативно управлять, поэтому для целей планирования и управления он может быть применим при небольших объемах работ.

Таблица 1 - Классификация применяемых графиков по признакам

Существенными недостатками традиционных календарных графиков и циклограмм являются:

  • неспособность в полной мере отражать взаимосвязи отдельных операций;

  • недостаточная гибкость линейной модели;

  • трудность ее корректировки при изменившихся условиях;

  • ограниченные возможности прогнозирования дальнейшего хода работ, являющиеся факторами, снижающими эффективность процесса управления.

Код работы

Начало

Конец

Длительность в единицах времени

Временные периоды в единицах времени

1

2

3

4

1.10

2.10

5.10

6.10

2.10

5.10

9.10

9.10

1

3

4

3

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Рисунок 29 - Линейный график Гантта

Линейные модели, кроме того, не отражают той неопределенности, которая бывает, присуща управлению проектами. Однако этот метод может быть использован при оптимизации распределения используемых ресурсов.

Сетевые модели свободны от этих недостатков, легко поддаются обработке на ЭВМ и позволяют более эффективно осуществлять планирование, координацию, контроль и управление процессом создания сложных систем.

Методика СПУ - развитая система планирования и управления, предусматривающая выявление и использование резервов времени и материальных ресурсов, дающая возможность прогнозирования и предупреждения возможных срывов в ходе выполнения программы.

Сетевая диаграмма (сеть, сетевой график, PERT-диаграмма) - графическое отображение работ проекта и их взаимосвязей. В планировании и управлении проектами под термином «сеть» понимается полный комплекс работ и событий проекта с установленными между ними зависимостями. Сетевая диаграмма не является блок-схемой в том смысле, в котором это средство используется для моделирования деловых процессов. Принципиальным отличием ее от блок-схемы является то, что сетевая диаграмма моделирует только логические зависимости между элементарными работами. Она не отображает входы, процессы и выходы и не допускает повторяющихся циклов, или петель. Сетевые диаграммы отображают сетевую модель в графическом виде как множество вершин, соответствующих работам связанных линиями, представляющими взаимосвязи между работами. Этот граф называется сетью типа «вершина - работа», или диаграммой предшествования.

Существует другой тип сетевой диаграммы, называемый «сеть типа вершина - событие». При данном подходе работа представляется в виде линии между двумя событиями (узлами графа), которые, в свою очередь, отображают начало и конец данной работы. PERT-диаграммы являются примерами этого типа диаграмм.

Как правило, сетевые диаграммы этого типа используют для графического описания процесса проектирования ИС. Это позволяет применять для анализа сети хорошо отработанный арсенал математических методов проведения расчетов на сетевых графиках. Сетевые методы планирования и управления (СПУ) используются в проектах, которые легко декомпозируются на упорядоченную последовательность операций (работ).

В основе системы СПУ лежит построение сетевой модели плана - сетевого графика, на котором в определенном порядке наглядно показаны все операции по созданию сначала промежуточных результатов проектирования с определенной степенью готовности и под конец - полное завершение разработки. При построении сетевого графика необходимо для каждой работы (операции) знать работы (операции), непосредственно предшествующие данной и следующие за ней. Сеть выражает, таким образом, соотношения порядка, существующие на множестве работ, характеризующихся временем выполнения, и событий, которые характеризуются временем начала и временем окончания (рис. 30).

На сетевых графиках события изображаются кружками с порядковыми номерами, действительные работы, ожидания - сплошными стрелками, фиктивные работы или зависимости - пунктирными линиями - стрелками. Стрелки указывают последовательность выполнения операций. Взаимосвязь кружков и стрелок является графическими символами сетевой модели, которые должны строиться по определенным правилам:

Рисунок 30 - Схема сетевого графика

  1. Любая работа обозначается стрелкой, которая соединяет только два события и отражает процесс перехода от одного события к другому.

  2. Событие, из которого стрелка выходит, называется начальным или предшествующим по отношению к дальнейшей работе.
    Событие, в которое стрелки входит, является конечным или последующим.

  3. Начало стрелки показывает, с какого события данная работа начинается, а конец стрелки, - в каком событии она заканчивается.

  4. Работы имеют временные оценки, которые проставляются
    на стрелках. Событие считается свершившимся тогда, когда будет закончена самая длительная из всех входящих в него работ.

  5. Требуемые для выполнения работы размеры ресурсов указываются на стрелках в скобках.

Максимальный по продолжительности полный путь в сети называется критическим; работы, лежащие на этом пути, также называются критическими (на графике они отражаются двойными стрелками). Выявление критического пути позволяет установить работы (операции), определяющие ход выполнения проекта. Критические работы в ходе проектирования должны выполняться строго по графику. Именно длительность критического пути определяет наименьшую общую продолжительность работ по проекту в целом.

Метод критического пути позволяет рассчитать возможные календарные графики выполнения комплекса работ на основе описанной логической структуры сети и оценок продолжительности выполнения каждой работы, определить критический путь проекта. Длительность выполнения всего проекта в целом может быть сокращена за счет сокращения длительности работ, лежащих на критическом пути. Соответственно любая задержка выполнения работ критического пути повлечет увеличение длительности проекта. Концепция критического пути обеспечивает концентрацию внимания менеджера на критических работах.

Все критические работы являются потенциально «узкими» местами плана. Критических путей может быть несколько. Пути, продолжительность которых приближается к критическому пути, называются субкритическими. Остальные пути - некритические. Наличие критического пути позволяет использовать его в качестве основы для оптимизации плана. Работы, лежащие на некритическом пути, обладают некоторыми резервами времени, которые являются важными показателями работы сети. Однако основным достоинством метода критического пути является возможность манипулирования сроками выполнения задач, не ле­жащих на критическом пути.

Временной резерв, или запас времени, - это разность между самым ранним возможным сроком завершения работы и самым поздним допустимым временем ее выполнения. Управленческий смысл временного резерва заключается в том, что при необходимости урегулировать технологические, ресурсные или финансовые ограничения проекта он позволяет менеджеру задержать работу на это время без влияния на общую продолжительность проекта и продолжительность непосредственно связанных с ней задач.

Лекция 10 Когнитивный подход к описанию систем

Когнитивный подход (от лат. cognitio - знание, позна­ние) - подход, базирующийся на идеях когнитивной психологии - одного из динамично развивающихся направлений [2]. Истоки когнитивного подхода (КП) прослеживаются, начи­ная с работ древнегреческих мыслителей (учение об универсали­ях Платона, его теория памяти, аристотелевские законы ассоци­ации и принципы рассуждения, составляющие основу логического мышления).

Оформление КП, как особой дисциплины, обычно связывают с именем У. Найссера, опубликовавшего в 1967 г. книгу с изложе­нием этого подхода (Neisser U. Cognitive Psychology. - N.Y.), ко­торая стала в определенном смысле программной.

К числу важнейших принципов КП относится трактовка че­ловека как действующего, активно воспринимающего и проду­цирующего информацию, руководствующегося определенными планами, правилами, стратегиями.

Для КП характерна специфическая направленность исследо­ваний, выражающаяся в движении от понимания сложного фе­номена к пониманию простого.

Первоначально основной задачей КП было изучение преоб­разования информации, происходящее с момента поступления сигнала в органы чувств до получения ответа. При этом сторон­ники КП исходили из уподобления процессов переработки ин­формации человеком тем, которые протекают в вычислительном устройстве (так называемая «компьютерная метафора»). В насто­ящее время все больше подчеркивается ограниченность подоб­ного рода аналогий. Однако использование динамических моде­лей для описания мыслительных процессов играет значительную позитивную роль в развитии КП. Стремление выявить и описать закономерности преобразования информации в процессе ее пе­редачи, восприятия, переработки и хранения дало возможность использовать определенные математические формализмы, при­вело к появлению в языке отображения проблемных ситуаций таких понятий, как сигнал, фильтр, информационный поток и т.п.

Существенное влияние на развитие КП оказали теория инфор­мации и исследования в области искусственного интеллекта. Еще одной сферой, оказавшей большое влияние на развитие КП, стали исследования в области математической лингвистики, в частности, так называемые трансформационные грамматики, разработанные Н. Хомским.

В настоящее время КП в психологии испытывает определен­ные трудности, связанные с обилием моделей, предлагаемых для интерпретации различных аспектов мыслительного процесса, и отсутствием достаточных оснований для аргументированного выбора среди них.

Разработка ряда формализованных моделей мыслительных процессов, отражающих современные гипотезы об их протекании в мозге человека (когнитивных моделей), положила начало при­менению КП при моделировании мыслительных процессов на ЭВМ. Появился термин «когнитивные системы» как разновид­ность интеллектуальных систем, использующих когнитивные модели. Интеллектуальные системы, использующие такие моде­ли, приобретают возможности познания, накопления знаний в процессе функционирования и мышления, т.е. разумного опери­рования этими знаниями при решении сложных задач.

В последующем когнитивные модели стали применяться для моделирования социально-экономических систем.

Для качественного моделирования сложных систем используется математический аппарат знаковых и взвешенных графов, который позволяет формализовать взаимодействие основных положительных и отрицательных связей, существующих между процессами, определяющими функционирование и развитие сложных систем. При построении таких моделей может использоваться неполная, нечеткая и противоречивая информация.

Системная методология реализуется при когнитивном моде­лировании путем формирования когнитивных карт, отображаю­щих знания экспертов об исследуемом процессе. Когнитивная карта формируется в виде произвольного графа. Существуют различные способы формирования когнитивных карт.

Например, вершины когнитивной карты социально-эконо­мической системы соответствуют блокам показателей: конечное потреб­ление, производство, занятость, доходы населения, валовое накопление, федеральные регулирующие системы, межрегиональный внешнеэконо­мический обмен, природная среда, население.

Для разработки рекомендаций необходимо каждый блок развернуть до соответствующей когнитивной карты, отражающей состояние изу­чаемой социально-экономической системы. Характер взаимного влия­ния вершин отражается в когнитивной карте знаками «+» и «-». На основе когнитивной карты проводится сценарное моделирование, результаты которого отражаются на графиках, с помощью которых можно судить о ходе процессов в системе (монотонных, резонансных, неустойчивых). При выборе варианта процесса можно руководствоваться критериями монотонности процесса, минимизации числа управляющих воздействий и числа шагов, за которые будут достигнуты желаемые значения пара­метров. Может проводиться анализ укрупненных когнитивных карт либо формируются двухуровневые карты.

Когнитивная структуризация процесса закалки автомобильных стекол

Стекла для бокового остекления автомобилей изготавливаются на горизонтальной установке, в которой проводится нагрев заготовок, прессование, закалка и охлаждение готовых изделий [13]. Технологический процесс закалки стекла является сложным и слабо формализуемым объектом исследования. На результат закалки влияет множество управляемых и неуправляемых величин и их взаимосвязи. Все это делает не эффективным использование традиционных методов для исследования процесса закалки.

Удобным инструментом исследования слабоструктурированных, плохо формализуемых задач является когнитивная структуризация, которая способствует углублению понимания проблем, выявлению противоречий, качественному их анализу [2]. Цель когнитивной структуризации состоит в формировании и уточнении гипотезы о процессе закалки стекла. Чтобы понять и проанализировать поведение сложной технологической системы, какой является процесс закалки, строится структурная схема причинно-следственных связей. Элементы системы изображаются в виде вершин графа, которые соединяются ориентированными дугами. Для описания степени влияния элементов графа друг на друга используют лингвистические переменные типа: «сильно», «слабо», «больше», «меньше». В зависимости от совокупности значений той или иной лингвистической переменной выбирают числовую шкалу соответствующей метрики. С помощью таких шкал качественным значениям переменных присваивают определенные числовые значения. В результате получают взвешенный ориентированный граф. Такая схема, интерпретирующая мнения, взгляды лиц, принимающих решения, называется когнитивной картой (моделью).

Для построения когнитивной модели технологического процесса закалки стекла была использована следующая методика:

  1. По априорным данным строилась начальная (априорная) когнитивная модель.

  2. Априорная модель предъявлялась экспертам для уточнения и внесения поправок.

В качестве экспертов привлекались специалисты производства, хорошо знающие технологический процесс закалки стекла и имеющие опыт управления этим процессом (начальник производства, технолог производства, опытный закальщик).

  1. Проводился анализ предложенных экспертами когнитивных моделей с привлечением системного аналитика. С использованием полученной информации аналитик строил обобщенную когнитивную модель, учитывающую мнения экспертов.

  2. Обобщенная модель предъявлялась экспертам для повторного чтения. После обсуждения и согласования строилась результирующая когнитивная модель, отражающая процесс закалки стекла.

  3. Для описания характера влияния элементов графа друг на друга выбирались лингвистические переменные типа «влияние положительное» или «влияние отрицательное». Эти переменные условно помечались на дугах графа знаками: (+) - влияние положительное и ( - ) – влияние отрицательное.

С использованием данной методики была построена когнитивная модель в виде ориентированного графа, отражающая структуру причинно-следственных связей процесса закалки стекла (рис. 31).

Заготовки стекла базируются на транспортирующий рольганг (4) и поступает в горизонтальную печь нагрева. Равномерность нагрева заготовок стекла (5) зависит от регулировки температуры в зонах печи (2), конвекции воздуха в зонах 1 и 2 (16), толщины стекла (8) и разнотолщинности (9). В процессе нагрева стекло приобретает требуемую для прессования вязкость (7), которая зависит не только от режима нагрева (5), но и от химического состава стекла (1), который влияет на светопропускание стекла (3).

Придание требуемой геометрии стеклу в процессе прессования (10) зависит от вязкости стекла (7), толщины стекла (8), расположения стекла в прессе (23), режима прессования (13), а также состояния матриц и пуансона пресса (21). Полученная геометрия стекла в процессе прессования (10) фиксируется (14) подбором режима предзакалки (24). Качество фиксации зависит от режима прессования (13) и неравномерной эвакуации воздуха из зоны (20). Затем стекло подвергается быстрому охлаждению, т.е. закалке (12). Процесс закалки обеспечивается режимом закалки (11) и зависит от неравномерной эвакуации воздуха (20). Закаленное стекло охлаждается до окружающей температуры (18) подбором режима охлаждения (19). Заданные свойств закаленного стекла и его геометрия (15) определяются прессованием (10), фиксированием формы после прессования (14), закалкой и охлаждением (12, 18).

Разработанная когнитивная модель может использоваться в системе менеджмента качества для выработки корректирующих действий, а также в системе поддержки принятия решений при управлении технологическим процессом закалки стекла.


Рисунок 31 - Когнитивная модель процесса закалки стекла


Тестовые задания

1. Системный анализ в исследовании ИС управления. Этапы системного анализа.

2. Описание ИС с использованием методологии SADT. Разработка функциональной модели ИС IDEF0.

3. Описание системы менеджмента качества ПО «Полированное стекло» ОАО «Эй Джи Си Борский стекольный завод».

4. Описание документооборота и обработки информации в информационной системе. Модель DFD.

5. Описание информационных характеристик СМК производства листового стекла.

6. Описание данных информационной системы в виде информационной модели (IDEF1X).

7. Соответствие стрелок в моделях процессов отдельным сущностям в модели данных.

8. Создание модели данных с помощью программы Erwin.

9. Характеристика классической сети Петри. Свойства сетей Петри.

10. Моделирование динамических вычислительных процессов сетями Петри.

11. Графические представления как класс методов формализованного представления систем.

12. Метод построения линейного графика Гантта.

13. Графическое отображение работ проекта и их взаимосвязей. Сетевая диаграмма.

14. Построение схемы сетевого графика. Критический путь, временной резерв.

15. Когнитивный подход к описанию систем. Когнитивные модели.

16. Описание структуры причинно-следственных связей процессов с помощью когнитивных моделей.

Раздел 3 Модели информационных систем. Синтез и декомпозиция информационных систем

Лекция 11 Системный подход в исследованиях информационных систем

Понятие и основные черты системного подхода

Изучение объектов и явлений как систем вызвало формирование новой научной методологии - системного подхода, используемого в различных областях науки и деятельности человека [2].

Гносеологической основой (гносеология - раздел философии, изучающий формы и методы научного познания) системного подхода является общая теория систем, начало которой положил австралийский биолог Л. Берталанфи. Предназначение этой науки он видел в поиске структурного сходства законов, установленных в различных дисциплинах, исходя из которых можно вывести общесистемные закономерности.

Рассмотрим основные черты системного подхода. Системный подход представляет одну из форм методологического знания, связанную с исследованием и созданием объектов как систем, и относится только к системам (первая черта системного подхода).

Второй чертой системного подхода является иерархичность познания, требующая многоуровневого изучения предмета: изучение самого предмета - "собственный" уровень; изучение этого же предмета как элемента более широкой системы - "вышестоящий" уровень и, наконец, изучение этого предмета в соотношении с составляющими данный предмет элементами - "нижестоящий" уровень.

Третьей чертой системного подхода является изучение интегративных свойств и закономерностей систем и комплексов систем, раскрытие базисных механизмов интеграции целого.

И наконец, четвертой чертой системного подхода является его нацеленность на получение количественных характеристик, создание методов, сужающих неоднозначность понятий, определений, оценок.

Другими словами, системный подход требует рассматривать проблему не изолированно, а в единстве связей с окружающей средой, постигать сущность каждой связи и отдельного элемента, проводить ассоциации между общими и частными целями. Все это формирует особый метод мышления, позволяющий гибко реагировать на изменения обстановки и принимать обоснованные решения.

С учетом сказанного определим понятие системного подхода.

Системный подход - это подход к исследованию объекта (проблемы, явления, процесса) как к системе, в которой выделены элементы, внутренние и внешние связи, наиболее существенным образом влияющие на исследуемые результаты его функционирования, а цели каждого из элементов определены исходя из общего предназначения объекта.

Сущность системного подхода

На практике для реализации системного подхода необходимо предусмотреть выполнение следующей последовательности действий:

А) формулировку задачи исследования;

Б) выявление объекта исследования как системы из окружающей среды;

В) установление внутренней структуры системы и выявление внешних связей;

Г) определение (или постановка) целей перед элементами исходя из проявляющегося (или ожидаемого) результата всей системы в целом;

Д) разработку модели системы и проведение на ней исследований.

В настоящее время много работ посвящено системным исследованиям. Все они рассматривают решение системных задач, в которых объект исследований представляется в виде системы.

Системные задачи могут быть двух типов: системного анализа и системного синтеза (рис.1). Взаимосвязь системных задач отражена на рисунке 2.Задачи анализа определение свойств системы по известной структуре, изучение свойств уже существующего образования. Задачи синтеза — определение структуры системы по ее свойствам, т.е. создание новой структуры, которая должна обладать желаемыми свойствами.

Системный анализ и синтез предполагает исследование больших систем, сложных задач. Н.Н. Моисеев отмечает: "Системный анализ... требует анализа сложной информации различной физической природы". Исходя из этого Ф.И. Перегудов определяет, что "системный анализ есть теория и практика улучшающего вмешательства в проблемные ситуации".

Рассмотрим особенности реализации системного подхода

Любое исследование предваряет его формулировка, из которой должно быть понятно, что нужно делать и на основании чего это делать.

В формулировке задачи исследования надо постараться различить общий и частный планы. Общий план определяет тип задачи анализ или синтез. Частный план задачи отражает функциональное предназначение системы и описывает характеристики, подлежащие исследованию.

Системные задачи

Рисунок 1- Виды системных задачи и их содержание

Например:

1) разработать (общий план - задача синтеза) информационную систему, предназначенную для управления качеством вырабатываемой продукции (частный план);

2) определить (общий план - задача анализа) оперативность, контроля качества вырабатываемой продукции (частный план).

Конкретность формулировки задачи во многом зависит от знаний исследователя и имеющейся информации.

Рисунок 2 – Системные задачи и их взаимосвязи

Меняется представление о системе, и это приводит к тому, что почти всегда имеются различия между поставленной и решаемой задачами. Чтобы они были несущественными, формулировка задачи должна корректироваться в процессе ее решения. Изменения в основном будут касаться частного плана сформулированной задачи.

Особенностью выделения объекта как системы из окружающей среды является то, что необходимо выбрать такие его элементы, деятельность или свойства которых проявляются в области исследования данного объекта. Например, пусть задачей исследования будет определение возможности управления качеством изделия в процессе его производства. В табл.1 приведен порядок выделения исследуемой задачи (объекта) из внешней среды, в который входят выделяемые элементы, внешние системы и исходные данные.

Между элементами управления качеством изделия устанавливаются связи, т.е. образуется структура системы. Необходимость выявления (либо создания) той или иной связи определяется степенью ее влияния на исследуемые характеристики: должны оставляться те, которые оказывают существенное влияние. В тех случаях, когда связи неясны, необходимо укрупнить структуру системы до известных уровней и проводить исследования в целях последующего углубления детализации до необходимого уровня. Не должны вводиться в структуру системы элементы, не имеющие связей с другими.

Из сказанного следует вывод: установление внутренней структуры не является операцией только начального этапа исследования, она будет уточняться и изменяться по мере проведения исследований. Этот процесс отличает сложные системы от простых, в которых элементы и связи между ними не изменяются в течение всего цикла исследования.

Таблица 1 - Порядок выделения исследуемой задачи (объекта)

из внешней среды

Задача

Элементы системы

Внешние системы

Исходные данные

Определение возможности управления качеством изделия в процессе его производства

1. Подсистема контроля качества

2. Подсистема управления технологическим процессом

3. Подсистема организационного управления

1. Потребители продукции

2. Поставщики сырья и комплектующих

3. Поставщики энергии

4.Окружающая среда (температура, влажность, давление)

1. Технические требования к продукции

2. Требования ГОСТ к продукции

3.Технологический процесс производства продукции

4. Технологическое оборудование и инструмент

5. Объем производства

В любой системе каждый элемент ее структуры функционирует исходя из некоторой своей цели. При ее выявлении (или постановке) следует руководствоваться требованием подчиненности общей цели системы. Здесь следует отметить, что частные цели элементов не всегда согласуются с конечными целями самой системы.

Сложные системы, как правило, исследуются на моделях. Целью моделирования является определение реакций системы на воздействия, границы функционирования системы, эффективность алгоритмов управления. Модель должна допускать возможность вариаций изменения количества элементов и связей между ними с целью исследования различных вариантов построения системы. Процесс исследования сложных систем носит итеративный характер, и число возможных приближений зависит от априорных знаний о системе и жесткости требований к точности получаемых результатов.

На основе проведенных исследований вырабатываются рекомендации:

А) по характеру взаимодействия между системой и окружающей средой;

Б) по структуре системы, видам организации и типам связей между элементами;

В) по закону управления системой.

Главная задача системного подхода в исследовании информационных систем управления состоит в том, чтобы, обнаружив и описав сложность, обосновать также дополнительные физически реализуемые связи, которые, будучи наложенными на сложную систему управления, сделали бы ее управляемой в требуемых пределах, сохранив при этом такие области самостоятельности, которые способствуют повышению эффективности системы.

Включенные новые обратные связи должны усилить благоприятные и ослабить неблагоприятные тенденции поведения системы управления, сохранив и укрепив ее целенаправленность, но при этом ориентируя ее на интересы надсистемы.

Лекция 12 Основные подходы к построению математических

моделей систем

В современных исследованиях очень широко используются методы моде­лирования [15]. Суть их заключается в том, что реальные объекты исследова­ния, особенно если они недоступны или если нельзя вмешиваться в их функционирование, заменяются соответствующими моделями, пользуясь которыми можно провести эксперимент, изучать их поведение при изме­нениях параметров внешней и внутренней среды.

Модель - это копия реального объекта, обладающая его основными характе­ристиками и способная имитировать его поведение.

Особенностью модели является то, что она находится всегда в определен­ном отношении с реальным объектом. Это значит, что она до определен­ных пределов может замещать изучаемый объект. И пределы эти должны быть известны и учитываться в оперировании моделями. Модель - это все­гда упрощенное отражение объекта. Очень часто необходимо намеренное упрощение действительности модели, чтобы выделить главное, «отсечь» его от второстепенного, случайного, преходящего. Можно использовать целую совокупность моделей одного и того же объекта, каждая из которых отличается степенью сложности и составом учитываемых характеристик.

Модель должна соответствовать некоторым требованиям:

1) Достаточно полно отражать особенности и сущность исследуемо­го объекта, чтобы можно было замещать его при исследовании.

2) Представлять объект в упрощенном виде, но с допустимой сте­пенью простоты для данного вида и цели исследования.

3) Давать возможность перехода от модельной информации к реаль­ной. Это должно быть учтено в правилах построения модели.

В исследовании управления часто используются компьютерные модели [15]. Они могут быть представлены в виде структуры системы управления, техноло­гической схемы процесса управления, комплекса характеристик управле­ния, факторов, влияющих на эффективность управления, структуры ин­формации, взаимодействия функций управления и пр.

Использование подобных моделей может быть весьма эффективным в проведении исследования систем управления, однако следует иметь в виду, что методы исследования только в совокупности и комплексе дают ощу­тимый эффект и действительный результат. Моделирование наиболее эф­фективно тогда, когда исследователь имеет дело с хорошо структуриро­ванными проблемами, когда достаточно информации для оценки ситуа­ций и проблем, когда отработана методология работы с моделями.

Наиболее известными трудностями использования моделей в исследова­нии систем управления являются следующие: очень высокая стоимость, недостоверная исходная информация об объекте, чрезмерное упрощение характеристик, ошибки в методологии моделирования.

Моделирование

Метод моделирования разработан с учетом принципа изоморфизма (многообразия): замены одного объекта на адекватную модель [1]. Соотношение объекта и модели определяется степенью ее адекватного описания научными или иными средствами (вербально, графически, математически и т. п.).

Моделирование является основополагающим методом исследования больших и сложных систем в теории систем, к числу которых относятся информационные системы. В теории систем утверждается, что никаких других средств для качественного и эффективного описания больших и сложных систем, кроме моделирования, не существует. В современной науке укоренилось представление, что «всякое познание является моделированием» (Н. Амосов).

Каждая теория - это тоже модель понимания содержания предмета исследования. Модели могут создаваться на основе средств познания (формы мышления) - эвристические, гипотетические, концептуальные, и на основе рационально-логических средств исследования - эмпирические, теоретические, математические. Разница между разными видами моделирования в том, что не всегда разработанную модель можно адекватно описать математическими средствами для получения количественных и качественных результатов. Например, социально-экономическую модель нельзя адекватно представить в математическом виде. Она слишком сложна. Применение математических средств возможно лишь тогда, когда определены средства оценки, измерения всех существенных параметров системы. Для создания наиболее похожей модели сложной системы необходимы средства содержательного эмпирического представления, которые предшествуют использованию формализованных средств математики.

Любая модель строится на основе некоторых теоретических принципов и реализуется определенными инструментальными средствами прикладных наук. Теоретическими принципами построения моделей больших и сложных динамических систем становятся принципы теории систем. Основу инструментальных средств построения этих моделей составляют математические методы описания алгоритмических процессов. Такой подход в моделировании обеспечивает определенную строгость и логичность доказательств, которые могут избежать многих противоречий в понятиях на междисциплинарном уровне.

В теории систем широко используются специальные методы моделирования, которые применяются в прикладной информатике. К ним относятся:

- имитационное динамическое моделирование, использующее методы статистики и специальный язык программирования взаимодействия структурных элементов;

- ситуативное моделирование, использующее методы теории множеств, теории алгоритмов, математической логики (Булевой алгебры) и специальный язык анализа проблемных ситуаций;

- информационное моделирование, использующее математические методы теории информационного поля и теории информационных цепей.

Основные методы моделирования в теории систем отличается от классических методов теории моделирования тем, что процесс моделирования связан с сочетанием процедур анализа и синтеза.

Это объясняется необходимостью учета в исследовании объекта-системы принципов симметрии и гармонии как фундаментальных закономерностей при композиции элементов в целом образовании, будь-то космические системы, системы живой или неживой природы и общества.

Принцип симметрии - это фундаментальное свойство всех материальных систем, связанное с законом сохранением энергии, информации и вещества в целом образовании.

Принцип гармонии - это фундаментальное свойство сохранения устойчивых связей и отношений между элементами в целом образовании.

В теории систем различают методы индукционного и редукционного моделирования. Индукционное моделирование осуществляется с целью получения сведений о специфике объекта-системы, об ее элементах, способах их взаимодействия на основе анализа частного и приведения этих сведений к общему описанию. Индуктивный метод моделирования больших и сложных систем используется в том случае, когда невозможно адекватно представить модель внутренней структуры объекта. Этот метод позволяет создать обобщенную модель объекта-системы, сохраняя специфику организационных свойств, связей и отношений между элементами, что отличает ее от другой системы. При построении такой модели часто используют методы логики теории вероятности, т.е. такая модель становится логической или гипотетической. Затем определяются обобщенные параметры структурно-функциональной организации системы и описываются их закономерности с помощью методов аналитической и математической логики.

Редукционное моделирование используется с целью получения сведений о закономерностях взаимодействия элементов в системе для сохранения целого структурного образования. Причем считается, что свойства целого образования нам известны на основе законов теории систем, а сами элементы не являются объектами исследования. При таком методе исследования сами элементы заменяются описанием их внешних свойств. Использование метода редукционного моделирования позволяет решить задачи по определению свойств элементов, свойств их взаимодействия и свойств самой структуры системы, чтобы их совокупность отвечала наилучшим образом принципам целого образования с заданными свойствами. Такой метод используется для поиска методов декомпозиции элементов и изменения структуры, придавая системе в целом новые качества. Этот метод отвечает целям синтеза свойств системы на основе исследования внутреннего потенциала к изменению. Часто метод редукционного моделирования называют методом «генеалогического» моделирования. Практическим результатом использования метода синтеза в редукционном моделировании становится математический алгоритм описания процессов взаимодействия элементов в целом образовании.

Принципы построения моделей

К настоящему времени накоплен значительный опыт, позволяющий сформулировать принципы и подходы к построению моделей. Принципы определяют общие требования, которым должна удовлетворять правильно построенная модель.

Адекватность. Этот принцип предусматривает соответствие модели целям исследования по сложности и организации, а также соответствие реальной системе относительно выбранного множества свойств.

Соответствие модели решаемой задаче. Модель строится для решения определенного класса задач или конкретной задачи исследования системы. Попытки создания универсальной модели приводят к ее усложнению, делают такую модель практически непригодной. Для решения каждой конкретной задачи нужно иметь свою модель, определяющей те аспекты системы, которые являются наиболее важными в данной задаче. Этот принцип связан с принципом адекватности.

Упрощение при сохранении существенных свойств системы. Модель должна быть в некотором отношении проще прототипа – в этом смысл моделирования. Этот принцип называется принципом абстрагирования от второстепенных деталей. Должно выполняться свойство гомоморфизма между моделью и объектом моделирования.

Соответствие между требуемой точностью результатов моделирования и сложностью модели. Стремление достичь высокой точности связано с необходимостью детализации модели и росту ее сложности. Соответствие между точностью и сложностью модели достигается путем проб и ошибок.

Баланс погрешностей различных видов. Необходимо добиваться баланса систематической погрешности моделирования, возникающей за счет отклонения модели от оригинала, погрешности исходных данных, точности отдельных элементов модели и т.д. При осреднении и интерпретации результатов моделирования необходимо учитывать систематические и случайные погрешности. Систематические погрешности можно скомпенсировать путем корректировки результатов моделирования, а случайные уменьшить за счет увеличения числа испытаний и количества усредняемых анализируемых данных.

Многовариантность реализации элементов модели. Разнообразие реализаций одного и того же элемента, отличающихся по точности (и по сложности), обеспечивает регулирование соотношения «точность – сложность».

Блочное строение. Соблюдение принципа блочного строения облегчает разработку сложных моделей. Например, при построении модели системы управления можно выделить блоки: генерирования случайных воздействий, собственно блок объекта управления, блок адаптации коэффициентов модели объекта управления, блок обработки результатов моделирования, блок управления процессом моделирования и др.

Для каждой предметной области существует некий «коридор», в рамках которого допустим выбор тех или иных средств формализации. Выбор того или иного варианта может определяться исключительно субъективными предпочтениями исследователя. В зависимости от конкретных ситуаций возможны следующие подходы к построению моделей:

1) непосредственный анализ функционирования системы. Сбор данных с реального объекта и статистическая обработка накопленных данных позволяет выявить существенные параметры системы и взаимосвязи между параметрами. Примерами являются модели производства листового и автомобильного стекол [7, 13];

2) проведение ограниченного эксперимента на самой системе. Эксперимент позволяет выявить значительную часть существенных параметров и их влияние на эффективность системы, Для постановки эксперимента пользуются теорией планирования экспериментов;

3) использование аналогов или «прием метафоры», заключающийся в поиске сходства с ранее изученными феноменами и уподоблении им наблюдаемых. При этом формулируется гипотеза о подобии наблюдаемых процессов тем процессам и явлениям (а также переносимости закономерностей и законов, свойственных им), которые были избраны на этапе выбора метафоры;

4) анализ исходных данных. К построению модели приступают на основе анализа исходных данных, которые известны или могут быть получены. Анализ позволяет сформулировать гипотезу о структуре системы, которая затем апробируется.

Разработчик модели находится под действием двух противоположных тенденций: стремления к полноте описания и стремления к получению требуемых результатов возможно более простыми средствами. Достижение компромисса ведется обычно путем построения серии моделей, начинающихся с простых и восходящих до высокой сложности.

Сложные системы требуют разработки целой иерархии моделей, различающихся уровнем отображаемых операций. Например, в модели управления техническими системами выделяют: всю систему, подсистемы, объекты управления.

Процесс построения математических моделей состоит из ряда этапов (рис. 4).

Рисунок 4 – Этапы построения математических моделей

Содержательное описание моделируемого объекта (системы) проводится с позиции системного подхода. Исходя из целей исследования, устанавливается совокупность элементов, взаимосвязи между ними, возможные состояния элементов, существенные характеристики состояний и соотношения между ними. Вопросы о полноте и единственности набора характеристик не рассматриваются. Такое предварительное приближенное представление системы называется концептуальной моделью. Для разработки модели требуется обстоятельное изучение моделируемого объекта. На данном этапе применяются качественные методы описания систем, знаковые, языковые и когнитивные модели.

На этапе формализации операций на основе содержательного описания определяется исходное множество характеристик системы. Для выделения существенных характеристик проводят приближенный анализ каждой из них, опираясь на постановку задачи и понимание природы исследуемой системы. Выделяют управляемые и неуправляемые параметры и проводят их символизацию. Затем определяется система ограничений на значения управляемых параметров. Далее формируют целевую функцию модели. Процесс замены содержательного описания формальным описанием носит итеративный характер.

Проверка адекватности модели. Требование адекватности модели находится в противоречии с требованиями простоты модели, что необходимо учитывать при проверке на адекватность. Исходный вариант модели проверяется по следующим аспектам:

1) все ли существенные параметры включены в модель;

2) нет ли в модели несущественных параметров;

3) правильно ли отражены функциональные связи между параметрами;

4) правильно ли определены ограничения на значения параметров.

Для проверки моделей рекомендуется привлекать читателей. Они могу более объективно рассматривать модель.

Затем проводят исследования модели на соответствие результатов моделирования свойствам исследуемого объекта. Для установления соответствия пользуются следующими приемами:

- сравнивают результаты моделирования с экспериментальными результатами, полученными при одинаковых условиях;

- использование других близких моделей;

- сопоставление структуры и функционирования модели с прототипом.

По результатам проверки модели на адекватность принимается решение о возможности практического использования или проведении корректировки.

Корректировка модели. При корректировке уточняются параметры, ограничения на управляющие параметры, показатели исхода операции, связи показателей исхода операции с параметрами, критерий эффективности. После внесения изменений повторно проверяется адекватность модели.

Оптимизация модели состоит в упрощении модели при заданном уровне адекватности. Показателями при оптимизации могут быть время и затраты средств на проведение исследований. В основе оптимизации лежит возможность преобразования моделей из одной формы в другую с использованием математических методов описания моделей (компонентный, факторный анализы, использование нейронных сетей и нечетких множеств и др.), либо эвристических приемов.

Лекция 13 Типы математических моделей информационных систем и процессов

В курсе мы рассматриваем системный анализ в качестве инструмента исследования ИС, а вернее комплект инструментов научных исследований и решения задач создания и внедрения информационных технологий (ИТ) в управленческую деятельность. Ознакомимся с описью инструментов, которые можно разделить на две группы [16]:

  • неформальные методы;

  • формальные методы.

Каждая из этих групп может быть подвергнута дальнейшему дроблению, однако на этом этапе мы не будем углубляться в дебри классификации, а остановимся на ее верхнем уровне.

Неформальные методы системного анализа преимущественно концентрируются на решении задач организации аналитической деятельности. Здесь используются методики, широко привлекающие знания, накопленные в отрасли гуманитарных наук. По мере развития средств вычислительной техники эта отрасль системного анализа получила в свое распоряжение мощные средства хранения и представления знаний, работающие, в том числе и в псевдо-трехмерном режиме отображения, средства телекоммуникационного обеспечения аналитической деятельности и иные инструменты, способствующие интенсификации интеллектуального труда.

К числу неформальных методов относят:

  • методы мозгового штурма;

  • методы модерирования рабочих сессий и игротехники;

  • методы экспертного анализа;

  • метод Дельфи;

  • метод сценариев;

  • методы классификации и структуризации проблемной области;

  • методы компактного представления данных (диаграммы и т. д.);

  • методы календарного планирования и иные.

Формальные методы системного анализа являют противоположность неформальным; оперируя строгой математической символикой, они мало походят на неформальные методы. Абстрактные математические построения являются выражением сущности процессов, обеспечивая прогнозируемую точность и высокую объективность результатов исследования. Однако переход от неформальных методов к формальным методам является результатом эволюции знаний о системе.

Формальные методы также именуются методами формализованного представления систем и включают в себя:

  • аналитические методы;

  • вероятностные и статистические методы;

  • теоретико-множественные и логические методы;

  • лингвистические и семиотические методы;

  • графические и иные методы.

Системный анализ сочетает в себе использование неформальных и формальных методов анализа и синтеза. Это сочетание достигается использованием таких системных теорий, как неформальный системный анализ и прогностика (ориентированные на применение процедур эвристического характера, основывающихся на личном и социальном опыте аналитика), теория выбора и принятия решений (основывающаяся на теории предпочтений или полезности), теория сложных систем и многомодельных исследований, синергетика и теория иерархических систем, теория больших систем (основывающаяся на формальных процедурах агрегирования и декомпозиции).

Исследование альтернативных стратегий, как правило, производится на моделях (увы, не всегда это возможно, да и не всякий руководитель в состоянии оценить преимущества моделирования перед непосредственным действием). Как правило, для решения задач многокритериального оценивания требуется использовать несколько разнородных моделей, отражающих различные аспекты поведения системы и ее элементов.

Моделирование. На этапе моделирования модель используется как инструмент исследования. То есть, модели полагаются адекватными. Модели используются в качестве систем, замещающих заданные фрагменты реальности - на них проводятся вычислительные и логические операции, выражающие выявленные на предшествующих этапах отношения и зависимости, определяются значения критериев выбора, обеспечивающие возможность сопоставления альтернативных стратегий. Речь идет о вариации исходных параметров и логики, отображающей стратегию управления. В результате чего формируется блок исходных данных, включающих значения и оценки критериев выбора, рисков и т.п. данных, используемых на заключительном этапе.

Можно говорить о существовании некоего обобщенного алгоритма проведения системно-кибернетического исследования, относительно которого могут допускаться незначительные отклонения, но в целом, сохраняющем свою структуру для большинства приложений системного анализа. Алгоритм, приблизительно отображающий схему проведения системно-кибернетического исследования, представлен на рисунке 5.

Рисунок 5 - Алгоритм проведения системно-кибернетического

исследования

Итак, вновь обращаемся к понятиям модели, формальной системы. Можно рассматривать различные аспекты подобия между моделью и фрагментов реального мира:

  • физическое подобие, когда модель и объект имеют близкую физическую сущность;

  • функциональное подобие, когда сходны их функции;

  • динамическое подобие, проявляющееся в сходстве динамики изменения состояния объекта;

  • топологическое подобие, проявляющееся в сходстве пространственной (в широком смысле, в том числе - организационной) структуры и иные.

Степень формализации моделей может варьироваться в широких пределах: от моделей, не подвергнутых процедурам формализации, до моделей строго формальных. Выбор формальных средств, используемых для представления моделей, не является произвольным и определяется двумя аспектами - компонентами модели:

  • моделью интерпретации или интерфейсным компонентом (характеризующим процесс двунаправленного взаимодействия с потребителем, в роли которого может выступать как человек, так и автоматизированная система, реализующая функции ввода и считывания данных);

  • сущностным компонентом (характеризующим специфику моделируемого фрагмента реальности, закономерности его функционирования, структуры и т. п.).

Если взглянуть на любую модель с точки зрения, характерной для специалиста в области разработки программного обеспечения, знакомого с объектным подходом к программированию, то модель предстанет в виде совокупности инкапсулированных (помещенных одна в другую) моделей. При этом модель интерпретации (адаптации, интерфейса) представляет собой внешнюю оболочку модели, а сущностная модель фрагмента реальности (объекта, процесса явления и т. п.) заключена внутрь. Часто модель интерпретации именуют метамоделью или, применительно к информационным технологиям, метаданными (так обстоит, например, с метаданными баз данных).

В отличие от простых - одноуровневых - моделей, сложные модели имеют несколько уровней вложенности, и на каждом уровне вложенности может существовать несколько разнородных моделей.

Перечислим наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на выбор адекватной степени детализации модели:

  • назначение модели и цель исследования (аналитическая, прогностическая модель и т.д., исследовательская (научная) модель, кибернетическая (управленческая) модель);

  • избирательность исследования (выражению средствами модели подлежит система или процесс в целом или их отдельные аспекты);

  • степенью полноты знаний о системе или процессах, подлежащих моделированию;

  • динамические характеристики моделируемой системы/процесса;

  • структура моделируемой системы;

  • условия наблюдаемости (непрерывное, кусочно-непрерывное, дискретное);

  • характеристика среды и параметры возмущающих воздействий;

  • время, доступное для синтеза модели/производства вычислений;

  • динамические и точностные характеристики системы сбора информации (точность результатов не может быть выше точности измерений);

  • динамические и точностные характеристики системы управления (чаще всего, нет смысла анализировать динамические и статические параметры системы или процесса, если отсутствуют средства управления, обеспечивающие необходимую скорость и точность доведения управляющих воздействий)

  • точностные характеристики методов, используемых для обработки данных;

  • характеристики платформы, используемой для реализации модели (в случае применения специальных технологических средств, например - ЭВМ);

  • точностные характеристики реализации методов, с учетом ограничений технологической платформы, используемой их реализации и иные.

Приведенный перечень, несмотря на его громоздкость, нельзя назвать исчерпывающим, однако уже и его достаточно для понимания того, что модель должна удовлетворять целому ряду требований, а процесс моделирования не является процессом сугубо абстрактным, отвлеченным. По существу, на этапе синтеза модели решаются те же самые задачи системного исследования, но применительно к задаче построения модели, обеспечивающей решение задач следующего уровня. Так же, как и в иных случаях производится анализ объективных и субъективных ограничений, определяются оптимальные значения параметров, но не системы, а ее модели.

Процесс синтеза модели может быть представлен как процесс постепенного повышения уровня формализации и поэтапного продвижения в иерархии знаний следующего вида:

  • гипотеза, предположение;

  • теория, концепция;

  • закономерность;

  • закон.

Отсутствие достаточного объема знаний о системе не позволяет построить модель более высокой степени формализации, нежели вербальная или логико-лингвистическая модель типа сценария. Такая ситуация возникает тогда, когда причинно-следственные отношения не выявлены, структура системы и отношения между компонентами установлены лишь частично и подлежат уточнению, что соответствует знаниям уровня гипотезы или теории в предложенной иерархии.

Однако на практике чаще встречается ситуация, когда некоторая формальная система позволяет адекватно описывать феномены различного происхождения - так обстоит дело со многими математическими формальными системами, полученными в результате развития естественнонаучных дисциплин (таковы дифференциальное, интегральное исчисление, теория множеств и иные).

Рассмотрим основные приемы и методы формализации предметной области исследований, а также на вопросах поэтапного синтеза моделей информационных систем и процессов.

Вербальные или понятийные модели. С этапа синтеза вербальной модели начинается процесс поэтапной формализации системы и вербальная же (в большинстве случаев) модель формируется на заключительном этапе функционирования модели. Это вызвано тем, что формализм вербальной модели легко воспринимается широким классом потребителей, а синтез вербальной модели (по крайней мере, в первом приближении) может быть осуществлен и специалистом, не обладающим специальными навыками в области построения формальных моделей. Вербальные модели обладают наивысшей выразительной способностью и часто используются как инструмент интеграции формальных моделей и результатов их применения.

Вербальные модели создаются для:

  1. получения на материальном носителе вербального описания:

  • структуры системы;

  • отношений между элементами;

  • функций системы и ее компонентов;

  • динамических параметров системы;

  • проблемной ситуации;

  • совокупности целей и задач деятельности;

  • разнообразных ограничений (в том числе - по ресурсам);

  • характеристик среды функционирования и возмущающих воздействий;

  1. формирования массива исходных данных, используемых на этапе структурирования и формализации знаний о системе;

  2. выявления специфики тезауруса, применяемого в данной предметной области (для внешнего эксперта), и упорядочения системы понятий, подлежащих выражению формальными средствами;

  3. выявления неполноты системы знаний и организации процесса их пополнения, как за счет внутренних ресурсов системы, так и с привлечением внешних информационных ресурсов;

  4. установления характера неопределенностей, с которыми придется столкнуться на этапе синтеза формальной модели;

  5. поиска базовых закономерностей и аналогий в смежных отраслях, которые могут быть использованы в дальнейшем.

Вербальная модель - это не обязательно исключительно текстовый документ - она может содержать, в том числе, и количественные характеристики, элементы структуризации (например, таблицы, схемы и графики).

Важным этапом вербального моделирования является этап приведения (стандартизации) терминологии и сокращения избыточности описаний. Результатом выполнения этой процедуры является вербальная модель, построенная в едином стандартизованном тезаурусе, дальнейшее использование которой упрощает решение задач автоматизации процессов анализа и перевода модели на следующий уровень формального представления.

Так, при решении задачи синтеза баз данных и систем информационного обеспечения деловых процессов, данных, полученных на этом этапе, зачастую оказывается достаточно для синтеза макета информационной системы.

При создании новых ИС (на стадии разработки вариантов концепции системы) создается вербальная модель архитектуры предприятия и информационной системы [4]. Использование понятия архитектура предприятия позволяет устанавливать связь между бизнесом предприятия и параметрами ИС – функциями системы и интероперабельностью данных (возможность использования данных приложениями). Основное требование в том, чтобы любая информация, создаваемая в ИС, была независима от программного обеспечения разработки. Основное внимание должно быть сосредоточено на использовании Internet и Web-стандартов, языка XML, порталов, Web-сервисов, а также увеличении использования услуг провайдеров приложений.

Архитектура предприятия является компонентом стратегического планирования, гарантирующим на стратегическом уровне согласованность развития ИТ и стратегического развития предприятия. Она содействует совместному использованию информации между разными предприятиями, а также в государственных учреждениях, обеспечивая межведомственное взаимодействие.

Архитектура предприятия обычно имеет следующие слои (рис. 6):

  1. бизнес-слой;

  2. архитектура данных;

  3. интеграция физических данных;

  4. концептуальная модель/модель процессов;

  5. архитектура приложений;

  6. технологическая архитектура;

техническая модель



Рисунок 6 - Модель архитектуры предприятия

Бизнес-слой идентифицирует функции, процессы, организацию и информационные потоки, обеспечивающие миссию организации. Он представляет исходную точку зрения для анализа данных, используемых приложений и их возможностей, а также реализацию технологий, необходимых для поддержания повторного использования компонентов и выполнения стандартов. В этом слое учитываются все потенциально возможные методы доступа к информации (персональные контакты, электронные средства, бумажные документы, сервис-провайдеры).

Архитектура данных определяет главные типы данных, которые необходимы для поддержки деятельности предприятия. Содержит словарь общих данных и определений, который особо важен для использования. В архитектуру данных включаются не только операционные, но и аналитические данные, содержание, представленное на Web-сайтах, присутствует модель интероперабельности (поддержки взаимодействия).

Архитектура безопасности предусматривается для каждого компонента модели интероперабельности, начиная от услуг электронной аутентификации и заканчивая управлением доступом через запрашивающие приложения и транзакционные услуги. Секретность, как безопасность, отражается во всех компонентах модели интероперабельности.

Архитектура приложений определяет используемые приложения и средства, предназначенные для эффективного управления данными и информацией, для поддержки деятельности и достижения намеченных целей.

Технологическая архитектура определяет доступное компьютерное оборудование, программное обеспечение, а также физическое расположение с позиции поддержания приложений, данных, функций.

Техническая модель показывает, как взаимодействуют те или иные компоненты.

Архитектура информационной системы представляет собой детальное руководство, которое определяет основные, стандартные или типовые элементы ИТ - систем, их взаимосвязь, а также процессы управления ИТ-системой.

ИТ- архитектура подразделяется на набор областей верхнего уровня (доменов), описывающих отдельные компоненты ИТ- систем. В состав списка доменов входят следующие области:

  1. управление приложениями;

  2. управление данными;

  3. управление информацией;

  4. управление пользователями и их доступом;

  5. сети и коммуникации;

  6. платформы;

  7. управление системами;

  8. информационная безопасность и др.

Для каждой области определяются возможные технологии. Так, для домена управления данными могут быть реляционные СУБД, почтовые базы, файловые каталоги, продукты и версии продуктов. Для каждой области, технологии и продукта могут устанавливаться «требования соответствия», определяющие необходимость соблюдения тех или иных международных рекомендаций (RFC), стандартов, российских законодательных актов, например по применению сертифицированных средств, внутренних инструкций и т.п.

Все описание архитектуры представляется в виде гипертекстовой базы данных, что позволяет эффективно организовать процесс управления жизненным циклом отдельных документов, а также эффективно разграничить права доступа к некоторым разделам при сохранении целостности и единства описания.

Логико-лингвистические и семиотические модели.

По завершении этапа вербального моделирования информационной системы или процесса, при условии, что логическая компонента модели была успешно выделена (маркирована или акцентирована), становится возможен переход на следующий уровень - уровень логико-лингвистического моделирования [16].

Формализация затрагивает преимущественно логический аспект существования или функционирования моделируемой системы. При построении логико-лингвистических моделей широко используется символьный язык логики и формализм теории графов и алгоритмов. Наиболее распространенным способом формального представления логико-лингвистических моделей является граф. В роли вершин графа выступают атомарные (примитивные) или сложные утверждения на естественном языке или символы, их заменяющие. Связи могут маркироваться различным образом, в частности, дуги могут отображать наличие функциональных зависимостей и операционных связей.

Процедура преобразования данных в ЭВМ связана с процедурой организации вычислительного процесса (ОВП), поскольку программа преобразования данных поступает в оперативную память ЭВМ и начинает исполняться после предварительной обработки управляющими программами процедуры ОВП [4]. Процедура преобразования состоит в том, что ЭВМ выполняет типовые операции над структурами и значениями данных (сортировка, выборка, арифметические и логические действия, создание и изменение структур и устройств данных и т.п.) в количестве и последовательности, заданных алгоритмом решения вычислительной задачи. На логическом уровне алгоритм преобразования данных выглядит как программа, составленная на алгоритмическом языке программирования. Программа преобразования данных состоит из описания типов данных и их структур, которые будут применяться при обработке, и операторов, указывающих какие типовые действия и в какой последовательности необходимо проделать над данными и их структурами.

Таким образом, управление процедурой преобразования данных осуществляется в первую очередь программой решения вычислительной задачи, и если решается автономная задача, то никакого дополнительного управления процедурой преобразования не требуется. Управление требуется, если информационная технология организуется для периодического решения комплекса взаимосвязанных функциональных задач управления, когда необходимо оптимизировать процедуру преобразования данных по критерию минимизации времени обработки данных, либо по критерию минимизации объема затрачиваемых вычислительных ресурсов. Первый критерий особенно важен в режиме реального времени, а второй – в мультипрограммном режиме.

Задачей управления процедурой преобразования данных является, с одной стороны, минимизация информационных потоков между памятью ЭВМ и процессами, с другой – исключение дублирования операций в комплексе функциональных программ.

Первая часть задачи может быть формализована, если структурировать программу на типы применяемых в ней операций, совокупности используемых в них данных (информационных устройств) и связи между ними. Тогда модель этой части задачи преобразования данных может быть представлена в виде двудольного графа, состоящего из множества узлов-операций, соединенных дугами с множеством узлов информационных устройств (рис.7).

Этот граф можно сделать раскрашенным, пометить различным цветом дуги, относящиеся к различным информационным элементам. Тогда задача минимизации информационных потоков будет состоять в разбиении раскрашенного графа на подграфы (модули), при котором минимизируется суммарное число дуг различного цвета, связывающих выделенные подграфы.

Широкое применение логико-лингвистические модели нашли в отрасли разработки программного обеспечения, управления корпоративными информационными ресурсами и многих других отраслях, где требуется определенный уровень формализации, представляющий единство строгости, интуитивной понятности и высокой выразительной способности моделей.

Рисунок 7 - Граф преобразования данных

Логико-смысловые модели позволяют формировать тематически связные описания различных аспектов проблемы (равно, как и проблемы в целом) и проводить структурный анализ проблемной области. Тематически связные описания получаются за счет выделения из общей совокупности когнитивных элементов логико-смысловой сети некоторых тех, которые непосредственно относятся к заданной тематике. В качестве примера применения логико-смыслового моделирования можно рассматривать гипертекстовые системы, получившие широкое распространение в глобальной телекоммуникационной сети Интернет.

Статистические, теоретико-вероятностные модели

Статистическая или теоретико-вероятностная модель (стохастическая модель) - это модель, в которой обеспечивается учет влияния случайных факторов в процессе функционирования системы, основанная на применении статистической или теоретико-вероятностной методологии по отношению к повторяющимся феноменам. Данная модель оперирует количественными критериями при оценке повторяющихся явлений и позволяет учитывать их нелинейность, динамику, случайные возмущения за счет выдвижения на основе анализа результатов наблюдений гипотез о характере распределения некоторых случайных величин, сказывающихся на поведении системы.

Важную роль в статистических моделях играют гипотезы о характере процессов смены состояний в моделируемой системе. Так, например, весьма интересный случай представляет собой гипотеза о «марковости» процессов. Если существует уверенность в марковости процесса, это существенно меняет представления о системе. Система может рассматриваться как «инерционная», в большой степени зависящая от текущего ее состояния и характера возмущающего воздействия. Методы статистического моделирования широко распространены в сфере стратегического планирования и управления. С примерами статистического управления технологическими процессами можно ознакомиться в [7, 13].

Аналитические модели

Данный класс моделей обладает высочайшей степенью формализации описаний и применяется там, где закономерности протекания процессов и функционирования системы являются хорошо изученными, а сами процессы могут рассматриваться как детерминированные [16].

Аналитическое математическое моделирование - это вид моделирования, в ходе которого основная роль отводится аналитической математической модели, обладающей следующими особенностями:

  • аналитическая модель строится на основе некоторой теории или научной гипотезы;

  • модель описывает в целом определенный аспект моделируемой системы (процесс в системе) посредством различных математических конструкций (функций или функционалов, алгебраических или дифференциальных уравнений и т. д.);

  • модель позволяет получать конечные результаты исследования в виде некоторых формальных соотношений, пригодных для производства количественного или качественного анализа.

Проведению аналитического моделирования может предшествовать построение концептуальной модели с целью установления того, какой именно теоретический аппарат целесообразно использовать для моделирования данной конкретной системы.

При организации обслуживания вычислительных задач на логическом уровне создается модель задачи обслуживания, которая может иметь как прямой, так и оптимизационный характер. При постановке прямой задачи данными являются параметры вычислительной системы (ВС), а решением – показатели эффективности организации вычислительных процессов (ОВП). При постановке оптимизационной задачи задаются требуемые показатели эффективности ОВП, и требуется определить параметры ВC [4].

В ВС моменты появления заданий являются случайными и случайным является момент окончания вычислительной обработки. Поэтому при проектировании ВС пользуются статистическими данными о среднем количестве поступающих заявок в единицу времени на обработку в ВС, а также о среднем времени решения одной задачи. Эти данные позволяют рассматривать процедуру организации ВП с помощью теории систем массового обслуживания.

Рассмотрим модель обслуживания вычислительных заданий, введя следующие предположения:

- в системе протекают Марковские случайные процессы;

- потоки событий (появление заданий, окончание их обработки) являются простейшими;

Простейший поток событий характеризуется стационарностью (независимость параметров во времени), ординарностью (события в потоке появляются поодиночке) и «беспоследствием» (появляющиеся события не зависят друг от друга).

- число заданий в очереди не ограничено, но конечно.

Обозначим состояния рассматриваемой системы:

S0 – в системе нет заданий;

S1 – в системе одно задание и оно обрабатывается на ЭВМ1;

Sn – в системе n заданий и они обрабатываются на ЭВМ1, ЭВМ2,..ЭВМn ;

Sn+1 – в системе (n+1) задание, n заданий обрабатываются на ЭВМ и одно задание стоит в очереди;

Sn+m - в системе (n+m) заданий, n заданий обрабатываются на ЭВМ и m заданий стоят в очереди.

Рост числа заявок в системе происходит под воздействием их потока с интенсивностью λ, а уменьшение – под воздействием потока обслуживания с интенсивностью μ. Размеченный граф состояний системы приведен на рисунке 8.

Увеличение числа одновременно работающих машин приводит к росту интенсивности обслуживания от μ до . Дальнейший рост числа заявок переводит систему в состояние n+1, n+2,...n+m, а интенсивность потока обслуживания будет оставаться неизменной, равной .

В процессе работы реальные вычислительные системы быстро достигают установившегося режима. Тогда вероятности состояний не будут зависеть от времени. Для вычисления финальных вероятностей используют систему дифференциальных уравнений Колмогорова, которые превращаются в систему алгебраических уравнений. На основе графа (рис.8) может быть записана следующая система алгебраических уравнений:

λP0 = μP1;

(1μ + λ)P1 = λP0 + 2 μP2;

(2μ + λ)P2 = λP1 + 3 μP3;

…………………………..

……………………….

(nμ + λ)Pn = λPn-1 + nμPn+1;

(nμ + λ)Pn+1 = λPn + nμPn+2;

……………………………….

(nμ + λ)Pn+j = λPn+j-1 + nμPn+j+1; j>=1.

Финальные вероятности состояний системы в результате решения системы уравнений описываются следующими уравнениями:

где P0 –вероятность состояния S0, при котором в системе заявок нет;

ρ=λ/μ – параметр системы, показывающий, сколько в среднем заявок приходит в систему за время обслуживания заявки одной ЭВМ (одним каналом обслуживания); Pi - вероятность состояния системы Si , i=1, 2,...n;

Pn – вероятность того, что все ЭВМ заняты обслуживанием заявок;

Pn+j – вероятность того, что все ЭВМ системы заняты обработкой заданий и j заявок стоят в очереди.

Приведенные формулы имеют смысл тогда, когда очередь конечна,

т.е. ρ/n < 1 или λ/ < 1.

Это выражение говорит о том, что в среднем число заданий, приходящих в вычислительную систему в единицу времени, должно быть, меньше числа обрабатываемых заданий в единицу времени всеми ЭВМ системы. При ρ/n>1 очередь растет до бесконечности и такая система не справится с потоком заданий. Появляются задания, ожидающие обработки вечно.

Основными показателями эффективности работы системы являются:

- среднее число занятых каналов (ЭВМ)

- среднее число заданий в очереди

- среднее число заданий в системе


- среднее время пребывания задания в системе

- среднее время пребывания задания в очереди

Для уменьшения времени пребывания задания в системе, а значит и в очереди, требуется при заданной интенсивности потока заявок либо увеличивать число обслуживающих ЭВМ, либо уменьшить время обслуживания каждой ЭВМ, либо и то и другое вместе.

С помощью теории массового обслуживания можно получить аналитические выражения и при других дисциплинах обслуживания очереди и конфигурациях вычислительной системы.

Важным достоинством аналитического моделирования является возможность получения на его основе фундаментальных результатов и инвариантных зависимостей, которые могут быть распространены как на различные случаи использования моделируемой системы в тех или иных ситуациях и распространены на случаи рассмотрения других систем данного класса.

Основным же недостатком аналитического моделирования является то, что его применение к сложным системам требует существенной идеализации описания системы. Это связано с разрастанием объемов вычислений даже при несущественном усложнении описаний. Такая идеализация может приводить к неполной адекватности получаемых результатов, к тому, что эти результаты могут использоваться лишь в качестве первого приближения.

Имитационные модели

Имитационная модель - это комплексное логико-математическое представление системы, реализованное в виде программы, предназначенной для решения на ЭВМ, включающее в себя модели различного типа, и рассматривающее аспект функционирования динамической системы во времени [16]. Данный класс моделей применяется при невозможности строгого аналитического решения задачи или проведения натурного эксперимента. Имитационные модели служат для изучения поведения во времени сложной неоднородной динамической системы, относительно структуры которой существуют точные знания или детализированные гипотезы.

Частным случаем имитационных моделей являются модели ситуационные. Ситуационные модели - это модели, используемые при решении задач с неопределенностью, исходя из совокупности ситуаций. Под ситуацией будем понимать временное отношение, сложившееся между ее объектами-участниками, либо между состояниями этих объектов.

Соответственно, под ситуационным моделированием будем понимать метод анализа некоторой системы с применением ситуационной модели, с требуемой степенью адекватности отображающую логическую, временную, пространственную структуру процессов, а также характер и структуру информации о состоянии системы и изменении образующих ее элементов.

Для создания ситуационных моделей требуется решить следующие задачи:

  • создать информационную модель фрагмента реального мира, в которой каждому явлению, процессу или участнику будет соответствовать уникальный информационный аналог;

  • обеспечить сбор и регистрацию информации об изменениях ситуации во времени, пространстве и пространстве введенных признаков;

  • оценить прогностический потенциал тех или иных ситуаций (что связано с инерционностью вовлеченных в ситуацию объектов и системы в целом и т. п.).

В целом структура ситуационной модели определяется субъективными особенностями восприятия и свойственным аналитику способом разложения ситуации на составляющие. Это вызвано тем, что эксперт-аналитик, осуществляющий процедуру синтеза ситуационной модели, формулирует свои собственные критерии, соответствующие пребыванию системы в том или ином состоянии.

Построение имитационной модели системы с целью проведения расчетов характеристик надежности начинается с изучения структур­ной схемы системы и стратегии ее функционирования. На основании структурной схемы строится надежностная схема системы, которая характеризует статическую составляющую системы. В качестве аппа­рата для представления схем системы используется аппарат теории графов. Элементы системы изображаются в виде вершин графа, связи между элементами - в виде дуг (рис. 9). После построения надежностной схе­мы системы в виде графовой модели ее необходимо представить в виде функциональной зависимости (формализованное представление структуры системы). При построении имитационных моделей для формализованного представления надежностной схемы системы рекомен­дуют использовать аппарат алгебры логики. Используя этот аппарат, вероятностные характеристики надежности системы, такие как вероят­ность отказа или вероятность безотказной работы, вычисляют через логические функции работоспособности.

Следующим этапом построения имитационной модели является отображение стратегии ее функционирования. На этом этапе осуществ­ляется построение динамической составляющей модели системы. В качестве примера рассмотрим достаточно общую стратегию функционирования системы. Пусть в моменты времени Tk, 2Tt,..., nTk производятся контрольные мероприятия по проверке неисправности элементов системы. Если в момент проведения контроля исправности элементов обнаруживается отказ, то начинаются восстановительные мероприятия. Могут быть ситуации, когда при проведении контрольных проверок отказ не обнаруживается, и элемент простаивает в состоянии отказа до следующего момента контроля. Функционирование системы продолжается до момента времени Тр, если система не отказала, или до момента отказа. В момент времени Тр начинается плановая профилактика, в момент отказа системы начинается аварийная профилактика. После проведения профилактического обслуживания система полностью об­новляется, и процесс функционирования начинается заново.

9

Рисунок 9 – Модель безотказной работы информационной системы


Будем считать заданными периоды между проведением контрольных проверок Tk и период времени Тк, при достижении которого система подвергается восстановлению. Для организации процесса моделирования необходимо также задать вероятность обнаружения отказа Ро и исходные данные для моделирования отказов и восстановлений элементов, а именно, плотность распределения наработки до отказа для каждого элемента, входящего в состав системы, - foii, t), где i - порядковый номер элемента; θi - вектор параметров закона распреде­ления, плотность распределения времени восстановления для каждого элемента -foi (wi, t), wi - вектор параметров закона распределения времени восстановления.

После задания всех исходных параметров переходят к организации процесса моделирования.

Статистическое оценивание вероятности безотказной работы системы производится по следующей схеме. Для каждого элемента системы моделируется случайное время наработки до отказа Toi. Модели­рование осуществляется на основании заданной плотности распределения наработки до отказа foii, t). Далее, на основании заданной вероятности обнаружения отказа моделируется событие, состоящее в обнаружении или не обнаружении отказа.

Если отказ обнаружен, то после ближайшего к наработке до отказа данного элемента момента контроля начинается восстановление элемента. Если выпало событие, состоящее в том, что в ближайший момент контроля отказ не обнаружен, то элемент находится в состоянии отказа до следующего момента контроля. В следующий момент контроля заново моделируется событие, состоящее в обнаружении или не обнаружении отказа. Если отказ обнару­жен, начинается восстановление элемента. Случайное время восста­новления элемента моделируется на основании заданной плотности распределения времени восстановления.

Здесь необходимо отметить, что изменение состояния системы может произойти только в моменты изменения состояния элементов. Следовательно, для обнаружения отказа системы необходимо просматривать только изме­нения состояний элементов.

Работоспособность системы определяется тем, был ли в анализируемом интервале времени отказ системы. Если был, то рс=0, если отказа не 6ыло, рс=1. Если в рассматриваемый промежуток вре­мени отказа системы не было, переходят к следующему интервалу времени. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет равна нулю величина рс. Если на одном из проверяемых периодов величина рс при­няла значение 0, это значение запоминается и начинается следующая итерация моделирования. Если ни на одном из рассматриваемых интервалов величина рс не приняла значение 0, то отказа сис­темы не было, и значение рс в данном испытании равно 1.

Проводя данную процедуру N раз, получаем N значений величины рс. Статистическую оценку вероятности безотказной работы системы находят путем усреднения значений рс.

Лекция 14 Анализ информационных систем. Виды анализа систем управления

Анализ информационных систем управления

Информационная система какого-либо объекта является формализованной моделью, которая в той или иной степени отражает наиболее существенные его свойства. Проектирование информационных систем становится основой для разработки автоматизированных систем моделирования и управления ресурсами (человеческими, финансовыми, материальными, энергетическими, информационными и др.) различных объектов. В качестве объектов анализа будем рассматривать информационные системы управления (ИСУ) [14].

Под анализом понимается процесс исследования системы управления, основанный на ее декомпозиции с последующим определением статических и динамических характеристик составляющих элементов, рассматриваемых во взаимосвязи с другими элементами системы и окружающей средой.

Цели анализа системы управления:

- детальное изучение системы управления для более эффективного использования и принятия решения по ее дальнейшему совершенствованию или замене;

- исследование альтернативных вариантов вновь создаваемой системы управления с целью выбора наилучшего варианта.

К задачам анализа системы управления относятся:

- определение объекта анализа;

- структурирование системы:

- определение функциональных особенностей системы управления;

- исследование информационных характеристик системы;

- определение количественных и качественных показателей системы управления;

- оценка эффективности системы управления;

- обобщение и оформление результатов анализа.

Кратко рассмотрим содержание названных составляющих системного анализа.

При решении этой задачи нужно выполнить следующие действия:

- выделить анализируемую систему управления;

- определить цели и задачи управления;

- произвести первичную декомпозицию системы с выделением управляющей подсистемы (органов управления), объектов управления (исполнителей) и окружающей среды.

Исследователь может избрать одно из двух направлений анализа: первое - определение состояния системы управления, чтобы обозначить зоны, требующие улучшения, и стимулирование изменений; другое - исследование альтернативных вариантов вновь создаваемой системы с целью выбора лучшего варианта.

При необходимости выделяются подсистемы и факторы окружающей среды, оказывающие положительное (обеспечивающие подсистемы) и отрицательное (конкурент противник, климатические, территориальные и другие условия) влияние на функционирование системы.

Устанавливаются виды и формы воздействий управляющей подсистемы и реакций объектов управления, а также воздействий окружающей среды. Определяются основные требования, предъявляемые к системе, и формулируется общий алгоритм функционирования.

Структурирование системы

Изучаемые, создаваемые и проектируемые в настоящее время системы характеризируются исключительной сложностью. Сложность системы определяется большим числом элементов и выполняемых ими функций, высокой степенью взаимодействия элементов, сложностью алгоритмов выбора тех или иных управляющих воздействий и большими объемами перерабатываемой при этом информации.

Одними из основных черт систем управления считаются иерархичность и сложные структурные и функциональные взаимоотношения между элементами системы.

В зависимости от задачи исследования в понятие структуры системы управления включаются различные вопросы. Так, в автоматизированной системе управления отраслью под структурой понимается определение множества узлов системы и связей между ними, распределение задач, возлагаемых на технические средства АСУ, по уровням и узлам системы и выбор комплекса технических средств, обеспечивающих их эффективное решение. Под структурой управления технологическими процессами в АСУ понимается схема, задающая, во-первых, распределение технологических процессов комплекса по подсистемам различных уровней, с подчинением подсистем данного уровня подсистемам вышестоящего уровня; во-вторых, распределение функций управления и соответствующих им алгоритмов по подсистемам. Распределение первого вида представляет собой производственную структуру комплекса, распределение второго рода - функциональную структуру управляющего органа. Оба аспекта взаимосвязаны и обоснование структуры предполагает их разработку с учетом этих взаимосвязей.

Под структурой производственной организации понимается устойчивое пространственно-временное распределение хозяйственных решений и обеспечивающих их реализацию ресурсов с соответствующими взаимосвязями.

Под структурой организационной системы подразумевается форма распределения задач и полномочий по принятию решений между лицами или группами лиц (структурными подразделениями), составляющими организационную систему (организацию), направленную на достижение стоящих перед ней целей.

Целью структурирования является детальное изучение системы управления, установление связей и отношений между ее элементами.

Различные варианты структур анализируемой системы позволяют определить характеристики и отдельные частные недостатки выделенных элементов и связей между ними и наметить пути их устранения.

Следовательно, под задачей анализа структуры понимается определение основных характеристик системы при некоторой выбранной (фиксированной) структуре.

Основные характеристики структуры системы могут быть разбиты на две группы. К первой относятся характеристики, связанные с иерархичностью систем: число подсистем рассматриваемой системы, характер взаимосвязей между уровнями (подсистемами), степень централизации и децентрализации в управлении, признаки разбиения системы на подсистемы. Ко второй - эффективность (в широком смысле) функционирования системы той или иной структуры: эффективность (стоимостная), надежность, живучесть, быстродействие и пропускная способность, способность к перестройке и др.

Определение функциональных особенностей системы

Задача определения функциональных особенностей системы строго связана с задачей структурирования. С учетом структурирования определяются перечень частных задач и функции каждого элемента системы, порядок их взаимодействия, необходимые входные и выходные данные.

Исследование информационных характеристик системы

Информационные связи между подсистемами различных уровней принято называть вертикальными, а между подсистемами одного уровня - горизонтальными.

Информация служит целезадающим, объединяющим, координирующим условием, осуществляющим информационную и интеллектуальную поддержку выработки решения.

В процессе исследования информационных характеристик определяются:

- сущность и качество информации, используемые для выработки управляющих воздействий;

- достаточность информации для выработки управляющих воздействий;

- суммарные объемы поступающей и исходящей информации в единицу времени в целом по системе и отдельно по основным элементам;

- объем информации, постоянно хранящейся в системе;

- единичные объемы передаваемой информации;

- способы передачи или доставки информации;

- основные направления информационных потоков и др.

Определение количественных и качественных показателей системы

После уяснения поставленной задачи, определения объекта анализа и составления его многоуровневого описания производятся:

- предварительный выбор перечня показателей каждого уровня;

- разработка моделей и методов определения показателей различных уровней;

- уточнение условий определения показателей, включающих предполагаемые воздействия надсистемы, возможность интегрирования с другими системами управления и наличие дублирующих систем.

В результате решения данной задачи:

- систематизируются частные качественные и количественные показатели структур, процессов функционирования и информации;

- определяются обобщенные показатели, характеризующие внешние свойства анализируемой системы и ее отдельных элементов.

Оценка эффективности

Данная задача решается с целью определения достигнутых в процессе функционирования системы управления результатов и затраченных на достижение этих результатов материальных и временных ресурсов.

Надо отметить, что понятие показателя, оценивающего функционирование системы, используется в двух смыслах. Во-первых, это показатели, измеряющие те или иные результаты реального (или имитационного) функционирования системы. Это экспериментальные показатели функционирования. Другой вариант - это теоретические оценки возможных значений экспериментально определяемых показателей - теоретические показатели функционирования. Значения теоретических и экспериментальных показателей функционирования могут не совпадать. Несовпадение может быть обусловлено несовершенством ("грубостью") метода построения теоретических оценок, недостаточной информированностью лица, дающего соответствующие теоретические оценки, возможностью нескольких вариантов течения процесса функционирования и др. Точность теоретических оценок представляет собой "меру соответствия" теоретически построенных оценок их экспериментальным значениям.

Обобщение и оформление результатов анализа

Задача документального обобщения и оформления результатов анализа включает:

- краткое описание структуры, процессов функционирования и информационных потоков системы;

- обобщенное значение показателей и результатов оценки эффективности системы (приводятся значения показателей);

- обобщенные выявленные недостатки и предварительные рекомендации по дальнейшему использованию системы, совершенствованию или ее замене.

Виды анализа систем управления [14]

Структурный анализ систем управления:

Сущностью структурного анализа ИСУ является определение статических характеристик системы по ее структуре. Структурный анализ проводится с целью исследования статических характеристик системы путем выделения в ней подсистем и элементов различного уровня и связей между ними.

Объектами исследования структурного анализа являются различные варианты структур системы управления, которые формируются в процессе ее декомпозиции

В качестве показателей исследуемых структур используются:

  • множество выделенных элементов, отношений и связей;

  • характеристики элементов и связей;

  • обобщенные показатели структур, характеризующие их влияние на эффективность системы управления (число уровней управления, структурная устойчивость, экономические затраты на поддержание требуемых структурных характеристик и др.).

При выборе и оценке показателей структуры применяются различные методы описания и моделирования, которые зависят от вида структуры, степени неопределенности исходных данных и требований, предъявляемых к точности и достоверности результатов анализа. Процедура определения показателей структуры включает следующие этапы:

- определение исходных данных для оценки структуры;

- вычисление значений характеристик элементов структуры и связей между ними;

- вычисление значений характеристик (показателей эффективности) структуры.

Структурные характеристики процесса управления используются для оценки множества анализируемых элементов (функций, работ, действий, фаз, этапов и др.) процесса управления и связей между ними.

К структурным характеристикам процесса управления организационными системами (при их декомпозиции по уровням и функциям) можно отнести: число функций управления каждого уровня и общее число функций управления, реализуемых исследуемым процессом управления; подчиненность (зависимость по входной и выходной информации) функций управления; число функций управления, выполнение которых зависит от выходной информации функций управления вышестоящего уровня; время реализации каждой функции управления.

При анализе структуры процесса управления целесообразно учитывать следующие характеристики сетевых структур организационных систем: связанность структуры, определяемую количеством информационных связей между выделенными функциями процесса; структурную избыточность, определяющую превышение числа связей между функциями процесса над минимально необходимым.

К частным характеристикам процесса управления можно отнести: количество информационных входов и выходов каждой функции; число и перечень информационных и расчетных задач, решаемых при реализации соответствующей функции управления; объем входной, выходной и обрабатываемой информации; средняя продолжительность или другие вероятностные характеристики сроков решения соответствующих частных задач; характеристики потока заявок на выполнение соответствующих функций; перечень и характеристика алгоритмов, машинных программ или пакетов прикладных программ, используемых для реализации функций.

Оценка связей между функциями процесса управления может производиться с использованием следующих характеристик: объема и содержания информации, передаваемой с использованием соответствующей связи времени передачи информации; характера возмущений, влияющих на качество передаваемой информации.

Рассматривая структуру и функцию, первичным считают изменение функции. Однако правильнее рассматривать их изменения в процессе эволюции в диалектической взаимосвязи и взаимообусловленности (изменение среды требует изменения функции, а она, в свою очередь, влияет на изменение структуры).

Функциональный анализ осуществляется одновременно с исследованием структуры системы управления.

Сущностью функционального анализа является определение динамических характеристик системы на основании принятых алгоритмов ее функционирования.

Функциональный анализ проводится с целью определения динамических характеристик системы путем исследования процессов изменения ее состояний с течением времени на основе принятых алгоритмов (способов, методов, принципов, концепций) управления. Можно сказать, что функциональный анализ направлен на детальное исследование процессов управления.

Объектами функционального анализа являются реализуемые системой методы и алгоритмы управления, включая общий алгоритм функционирования, содержащий все основные этапы (фазы, функции) управления, и частные методы и алгоритмы, направленные на выполнение отдельных этапов управления.

Функциональный анализ может включать следующие основные этапы:

- определение и описание общего процесса управления, реализуемого исследуемой системой;

- декомпозиция общего процесса управления на ряд частных функций (задач, операций), выполняемых элементами системы управления;

- определение качественных и количественных характеристик исследуемых процессов и функций управления;

- формирование критериев и оценка эффективности функционирования системы управления;

- принятие решения о необходимости совершенствования функциональных характеристик системы управления.

В ходе функционального анализа определяются качественные и количественные характеристики исследуемых процессов с целью принятия обоснованных решений о степени соответствия системы управления предъявляемым требованиям и необходимости ее дальнейшего совершенствования.

Совокупность количественных и качественных характеристик можно разделить на комплексные, структурные и частные. Комплексные характеристики, позволяющие оценивать существенные свойства системы. Структурные характеристики, позволяют оценивать структуру процесса управления, формируемую в процессе его декомпозиции. Частные характеристики определяют свойства отдельных этапов (фаз), функций, работ и других управленческих действий, рассматриваемых в качестве отдельных элементов процесса управления.

Комплексные характеристики процесса управления включают: непрерывность, оперативность, точность, устойчивость, скрытность, эффективность.

Объектом информационного анализа являются информационные процессы, протекающие в системе управления. Остановимся на их сущности и содержании, для чего рассмотрим:

- коммуникационную (информационную) схему передачи информации в системе управления;

- классификацию и характеристику информационных процессов;

- структуру информационного процесса.

Коммуникационная (информационная) схема передачи информации в системе управления. Эта схема передачи информации в системе управления показана на рис. 10.

Рисунок 10 - Коммуникационная схема передачи информации

На рис. 10 источником информации является объект управления, посылающий по каналу обратной связи (КОС) информацию о своем состоянии. Приемник информации, он же управляющий объект, в зависимости от количества и содержания информации об объекте управления, вырабатывает решение о воздействии на него. Это решение в виде команд и сигналов управления по каналу прямой связи (КПС) передается на объект управления. После выполнения команд объект управления посылает на управляющий объект информацию об изменении своего состояния и т.д. Таким образом, замыкается цикл обмена информацией в системе управления.

В реально функционирующих системах управления на источник информации, приемник информации и линию передачи информации воздействует среда, в которой данная система функционирует, внося свои коррективы как в количество информации, так и в качество.

Процесс управления, как процесс выработки управляющих воздействий, является информационным процессом (ИП).

Любой информационный процесс в системе управления структурно можно представить как некоторую совокупность процессов:

- сбор, прием, восприятие информации (эти процессы отражают взаимодействие системы с внешней средой);

- передача информации между отдельными подсистемами системы;

- переработка, анализ, отбор информации, создание новой информации;

- использование информации;

- хранение, запоминание информации;

- передача информации из системы во внешнюю среду.

Информационный процесс (ИП) есть целенаправленная совокупность операций по преобразованию информации, реализуемых в определенной среде, начиная с момента ее поступления в систему (возникновения), и кончая выдачей пользователю.

Причем понятие "пользователь" надо понимать в широком смысле. Пользователем могут быть: лицо, принимающее решение (ЛПР), получающее информацию в удобном для восприятия виде; технические устройства, преобразователи информации на магнитной ленте, диске, в оперативной памяти, канале связи и т.д.; программы, преобразующие полученную информацию.

Для удобства исследования ИП целесообразно классифицировать их. Классификация ИП проводится как при анализе, так и при синтезе систем управления.

Классификация и характеристика информационных процессов. При классификации следует различать однородные и неоднородные совокупности ИП (рис. 11).

Будем считать заданную совокупность ИП однородной, если характер использования ресурсов системы, обеспечивающей их реализацию, одинаков для всех ИП и порядок обслуживания в ней не связан с их принадлежностью к конкретным ИП. В противном случае совокупность ИП считается неоднородной.

В свою очередь, среди неоднородных совокупностей ИП можно выделить приоритетные и неприоритетные. Неоднородная совокупность ИП является неприоритетной, если порядок обслуживания заявок отдельных ИП не зависит от их принадлежности к конкретным ИП, в противном случае она считается приоритетной.

Рисунок 11 - Классификация информационных процессов

Для неприоритетной совокупности ИП наиболее характерны следующие дисциплины обслуживания: в порядке поступления; в обратном порядке; на основе разделения времени.

Для приоритетной совокупности ИП дисциплина обслуживания зависит от важности ИП. Порядок обслуживания (предоставление ресурсов для реализации ИП) основывается на анализе приоритетов ИП, для чего каждому ИП приписывается число, именуемое приоритетом. Обычно считается, что чем меньше это число, тем "важнее" ИП, т.е. тем большее преимущество ему должно быть предоставлено.

По способу назначения приоритета различают системы с фиксированными и динамическими приоритетами. В первом случае числовое значение приоритета ИП сохраняется постоянным в процессе его обслуживания (в том числе и с учетом времени ожидания обслуживания), во втором - с течением времени меняется, являясь некоторой функцией от времени обслуживания.

Приоритетную совокупность, не относящуюся ни к одному из указанных типов, называют составной. Для нее обычно используются различные комбинации описанных способов назначения приоритета "конкурирующих" ИП.

При анализе каждого отдельного ИП следует различать простые и сложные ИП.

Простой ИП можно представить в виде графа, из каждой вершины которого (кроме конечной) исходит одна дуга и в каждую вершину которого (кроме начальной) входит также одна дуга (рис. 12).

Рисунок 12- Структура простого ИП

Любой ИП, не являющийся простым, будем называть сложным. Сложные ИП, в свою очередь, подразделяются на ветвящиеся ИП и ИП с размножением. Для определения указанных ИП введем следующие понятия. Будем называть точкой ветвления ИП финальную точку этапа, после завершения которого осуществляется переход на один из альтернативных этапов с вероятностями Р. (рис. 13).

Рисунок 13 - Точки ветвления ИП

На рис. 13 из вершины А2, соответствующей точке ветвления, выходят две дуги, которые определяют альтернативные пути продолжения ИП.

Назовем точкой размножения ИП финальную точку этапа, после завершения которого осуществляется переход на параллельное выполнение двух и более последующих этапов, в результате чего параллельные ветви вновь сходятся (рис. 14).

Рисунок 14 Точки размножения ИП

В этом случае из вершины А2, соответствующей точке размножения ИП, исходят две дуги, каждая из которых задает переход на выполнение параллельного подпроцесса (параллельной ветви).

ИП с размножением определяется как ИП, имеющий хотя бы одну точку размножения. "Чисто" ветвящимся будем называть ИП, у которого есть хотя бы одна точка ветвления и нет точек размножения.

В свою очередь, ИП с размножением подразделяется на ИП с независимыми и зависимыми параллельными ветвями. Параллельная ветвь является независимой, если ни для одного из этапов задаваемого ею подпроцесса не требуется синхронизация с выполнением других этапов данного ИП. В противном случае такая ветвь считается зависимой. Синхронизация необходима, когда этап данного подпроцесса, завершающий подготовку данных, используемых другим подпроцессом, должен быть выполнен ранее начала этапа последнего подпроцесса, где эти данные обрабатываются. Очевидно, что подавляющее число ИП представляют собой комбинацию ветвящихся и размножающихся ИП.

Несмотря на все многообразие ИП, протекающих в системах управления, с точки зрения технологии обработки информации они имеют много общего. Это позволяет представить обобщенную схему обработки информации в системах управления (рис. 15).

Источниками информации в системах управления могут быть должностные лица (ДЛ) органов управления, автоматические датчики (АД) и вычислительные комплексы (ВК). В общем случае информация до момента выдачи ее пользователю проходит следующие основные технологические этапы преобразования:

- сбор данных (вручную или автоматически);

- формирование сообщения (запроса);

- передача данных по каналам связи с использованием средств автоматизации или традиционными способами;

- выдача данных лицу, принимающему решения, или для их ввода в вычислительный комплекс (ВК);

- решение информационных или расчетных задач в ВК;

- выдача результатов решения задач ЛПР;

- доведение принятого решения или результатов решения задач до адресатов.

Для различных категорий пользователей количество этапов, их длительность, а также типы генерируемых ими сообщений (запросов), как правило, различны. Они зависят от конкретного назначения системы, технической реализации ее отдельных элементов, их приоритетов, характера сведений, передаваемых в информационных сообщениях, и т.д.

Так, для получения справки, пользователи, локально подключенные к достаточно мощному ВК, могут привлечь другие ВК (т.е. без выхода в систему передачи данных).

Рисунок 15 - Обобщенная схема обработки информации в системах управления

Структура информационного процесса. Определив понятие информационного процесса как совокупность операций по преобразованию информации, необходимо отметить следующее.

Любая информационная единица (I), обладающая потребительской стоимостью (качеством), характеризуется содержанием (S), формой (F), пространственным расположением (L) и временем (Т), т.е.

I= {S, F, L, Т}.

Каждая из этих характеристик в процессе преобразования (в информационном процессе) может изменяться. При этом различают следующие виды преобразования информации:

- содержательное (семантическая обработка, в результате которой получается новая информация);

- преобразование формы (например, кодирование, декодирование и т.п.);

- преобразование в пространстве и времени (например, передача данных и соответственно хранение).

Элементарным действием в информационном процессе является операция преобразования информации (рис. 16).

Рисунок 16 - Структура операции преобразования информации:

I/ = Q(I, С, R), где I, I' - кванты информации

Основные атрибуты операции - информация (объект преобразования); оператор (субъект преобразования) и цель (требования к преобразованию).

Операции по преобразованию информации могут быть разных типов (F), которые определяются типом оператора Q → (|S|F|L|T|), сложностью (U), зависящей от типа оператора и цели преобразования U = < У, С >, времени (Т) ее реализации Т = < U, I > и ресурсоемкости (R).

Информационный процесс структурно можно представить множеством подпроцессов. В зависимости от того, какие виды преобразования информации доминируют (т.е. являются основными в системе достижения цели), можно выделить следующие подпроцессы.

1. Процесс формирования (подготовки) информации для преобразования. Доминирующим видом преобразования является преобразование формы (F).

2. Процесс передачи информации от источника к потребителю. Очевидно, что основным видом преобразования здесь является преобразование информации в пространстве (L).

3. Процесс семантической (смысловой) обработки информации - центральный подпроцесс ИП в системе управления. В результате его осуществления появляется новая информация, на основе которой, в конечном счете, формируются управляющие воздействия. Именно по этому процессу можно полностью идентифицировать всю систему с управлением и именно от качества обработки информации зависит эффективность функционирования системы. Цель данного процесса - выработка адекватных управляющих воздействий оптимальным (рациональным) способом. Доминирующий вид преобразования в этом случае - преобразование содержания информации (S).

4. Процесс хранения информации. Цель данного процесса - обеспечить существование информации во времени. Основной вид преобразования здесь - преобразование информации во времени (Т).

Очевидно, что все реальные процессы и системы, их реализующие, а следовательно, и структуры ИП, уникальны. Специфика функционирования реальных систем (что и определяет их уникальность) проявляется в содержании самой информации, составе и последовательности применения конкретных операторов по ее преобразованию и целей, существе того или иного процесса, составе и взаимосвязи подпроцессов, а также в конкретных глобальных целях функционирования системы с управлением. Представим на рис. 17 фрагмент структуры ИП, который обычно присущ большим системам управления.

Управленческие (информационные) процессы можно реализовать на ЭВМ, если их удается формализовать. Под формализацией понимается точное описание изучаемого объекта. Формализация процесса управления включает выделение управленческих функций и задач, разработку алгоритмов формализации и проведение алгоритмизации. Процесс считают полностью формализованным, если алгоритмы к задачам представлены и математически переведены на машинные программы, и при решении задач уже не нужно учитывать их физическое содержание. Потребность в знании физического содержания появляется лишь при использовании полученных результатов.

Информационный анализ систем управления

Сущностью информационного анализа является определение объема и форм представления информации, методов и средств ее передачи, обработки, хранения, ввода и вывода для известной структуры и алгоритма функционирования системы управления.

Рисунок 17 - Фрагмент структуры ИП

Информационный анализ выполняется с целью исследования количественных и качественных характеристик информации, используемой в системе управления.

Объектами исследования являются информационные процессы, протекающие в системе управления.

Процедура информационного анализа включает:

- определение потребности в информации на каждой стадии управления;

- планирование потребностей в информации;

- определение количественных и качественных характеристик коммуникационных процессов;

- определение потребности в информации при оценке эффективности управленческих решений (воздействий).

К показателям (характеристикам) информации относятся:

- объем и скорость передачи информации;

- достоверность передаваемых сообщений;

- направление информационных потоков;

- характеристики методов обработки информации и совершаемые при этом ошибки;

- качественный состав информации;

- количество обрабатываемых или передаваемых документов;

- суммарное количество обрабатываемых или передаваемых документов и др.

На основе результатов информационного анализа вырабатываются предварительные рекомендации по разработке информационного обеспечения системы управления, включая способы передачи, обработки и представления информации, состав информации, необходимой для нормального функционирования системы, структуру информационного обмена и др.

Параметрический анализ систем управления

Сущностью параметрического анализа является определение необходимой и достаточной совокупности показателей, характеризующих все исследуемые свойства системы, и формирование зависимостей, характеризующих суммарный эффект от применения системы или ее элементов.

Цель параметрического анализа - оценка эффективности системы управления на основе определения количественных значений ее показателей.

Объектами исследования параметрического анализа являются частные и обобщенные показатели системы, образующие иерархическую структуру.

С помощью показателей верхнего уровня определяют внешние свойства анализируемой (разрабатываемой) системы и оценивают ее влияние на эффективность решения задач системой более высокого уровня.

Показатели нижнего уровня - частные показатели (параметры) системы, которые характеризуют ее структуру, процессы функционирования, информационные потоки или другие свойства.

Взаимосвязи показателей эффективности, характеризующие суммарный эффект, с частными показателями (параметрами) могут быть представлены в следующем виде:

- понятие проблемы и проблемной ситуации;

- классификация проблем;

- представление проблемы как системы;

- этапы решения проблемы.

Лекция 15 Синтез информационных систем. Виды синтеза систем

В отличие от анализа исследование заданной системы, под синтезом понимается процесс создания новой системы путем определения ее рациональных или оптимальных свойств и соответствующих показателей [14].

Цели синтеза информационной системы:

- создание новой ИС на основе новых достижений науки и техники;

- совершенствование существующей ИС на основе выявленных недостатков, а также появления новых задач и требований.

В общем виде задачи синтеза ИС заключаются в определении структуры и параметров системы исходя из заданных требований к значениям показателей эффективности ее функционирования, а также способов обеспечения целей функционирования системы.

Формирование замысла и цели создания ИС

Замысел возникает на основании полученного задания, выделения недостатков существующей ИС, появления практической потребности или новых научных достижений.

Формирование замысла начинается с исторического анализа проблемы, практических возможностей, научного достижения, потребности, анализа сходных систем, сложившейся ситуации, чужих мнений и всех сопутствующих факторов. Это - творческий этап, слабоструктурированный и слабоформализуемый.

Результатами решения задачи формирования замысла и цели создания системы должны быть:

- определение назначения ИС;

- определение цели (целевой функции);

Синтез информационной системы включает:

- определение задач системы;

- формулирование основной идеи создания системы;

- определение направлений разработки системы.

Формирование вариантов новой системы

Варианты системы формируются на основе анализа общей цели создания системы, изучения общественных потребностей, предполагаемого объема удовлетворения этих потребностей, изучения состояния и перспектив развития аналогичных отечественных и зарубежных систем.

Процесс формирования каждого варианта новой системы может быть описан концептуальной и математической моделями.

Рассмотрим порядок построения концептуальной модели варианта новой ИС. При построении концептуальной модели можно выделить несколько этапов.

На первом этапе определяется уровень детализации концептуальной модели варианта системы.

Модель системы представляет собой совокупность подсистем (элементов). В эту совокупность входят все подсистемы (элементы), обеспечивающие сохранение целостности системы.

Каждая подсистема состоит из совокупности элементов, которые тоже могут быть расчленены на элементы. Таким образом, проблема выбора уровня детализации может быть решена путем построения иерархической последовательности моделей, где система представляется семейством моделей, каждая из которых отражает ее поведение на различных уровнях детализации. На каждом уровне, безусловно, существуют характерные особенности системы, принципы и зависимости, определяющие ее поведение.

На втором этапе построения концептуальной модели осуществляется ее локализация (установление границ взаимодействия со сверхсистемой) путем представления внешней среды в виде генераторов внешних воздействий, причем эти генераторы включаются в состав системы в качестве ее элементов. Приемники же воздействия системы на среду и (или) другую систему в модель обычно не включаются, полагая при этом, что результаты функционирования системы внешняя среда (другая система) принимает полностью и без задержек.

На третьем этапе завершается построение структуры модели с указанием связей между составляющими ее элементами. Связи могут быть разделены на вещественные и информационные.

Причем, прежде всего, следует выделить функционально необходимые внутренние связи, которые обусловливают целостность модели и обеспечивают ее адекватность системе.

Каждый формируемый вариант системы включает различные виды описаний: структурное (морфологическое), функциональное, информационное и параметрическое.

Структурное описание включает описание структуры и видов обеспечения ИС, назначения, состава и размещения ее элементов.

Функциональное описание включает решаемые системой задачи, порядок функционирования системы.

Информационное описание включает описание входной и выходной информации, потоков информации, циркулирующей в системе, способов представления и передачи.

Параметрическое описание включает перечень количественных показателей (параметров), характеризующих отдельные свойства системы, которые необходимо обеспечить в процессе ее создания.

Требования к показателям в виде различных ограничений формируются в процессе оценки эффективности каждого исследуемого варианта системы и уточняются при ее разработке.

На четвертом этапе определяются управляемые характеристики, т.е. в модель должны войти те параметры (показатели) системы, допускающие варьирование своих значений в процессе моделирования, которые обеспечат нахождение интересующих разработчика моделей характеристик при конкретных внешних воздействиях на заданном временном интервале функционирования системы. Желательно, чтобы в концептуальной модели были конкретизированы все решающие правила или алгоритмы управления элементами и (или) процессами модели, которые отражают статику системы.

На пятом этапе описывается динамика системы. Полученную ранее модель необходимо дополнить описанием функционирования системы. Следует отметить, что в сложных системах зачастую протекает несколько процессов одновременно. Каждый процесс представляет собой определенную последовательность отдельных элементарных операций, часть которых может выполняться параллельно разными элементами (ресурсами) системы.

Приведение описаний варианта системы во взаимное соответствие включает:

- сопоставление описаний (структурного, функционального, информационного, параметрического);

- устранение противоречий;

- объединение названных описаний.

Сопоставление описаний. Выполнение требований информационного описания обеспечивается морфологически (структурно) и функционально. Сначала решается вопрос о совместимости информационного описания. Функциональное описание может быть недостаточным для охвата блоков или процессов структурного описания и тогда его нужно дополнить (в частности, путем проведения новых исследований). Все блоки структурного описания должны быть охвачены функциональным описанием, содержать способы и формулы для вычисления всех выходных и промежуточных параметров. Далее требуется выяснить, в какой мере информационное описание обеспечено функционально и морфологически.

На основании морфологического и функционального описания вычисляются (без требования совместимости) наиболее близкие из достижимых параметров, входящих в параметрическое описание. Здесь может быть два случая:

1) требуемые значения параметров недостижимы;

2) требуемые значения параметров достижимы порознь, но несовместимы.

В первом случае необходимы выдвижение идей, перестройка морфологии или функциональных возможностей, во втором - конструктивная перестройка.

Устранение противоречий. Выдвижение идей или ассоциативный поиск для эффективной замены элементов морфологического описания производится на основании функциональных свойств системы. Для этого необходимо выявить коренное противоречие, препятствующее достижению положительного результата. Выявление сущности противоречия требует анализа морфологических и информационных свойств системы. Устранение противоречия путем компромисса, чтобы общее их сочетание было удовлетворительным, редко бывает перспективным.

В этом случае требуются новые идеи, т.е. включение в систему подсистем или элементов с принципиально новыми свойствами, радикальная перестройка структуры и связей, создание новых процессов и т.д. Этап является многошаговым и заканчивается новым описанием системы.

Объединение описаний. Составление единого описания, охватывающего морфологические, функциональные, информационные свойства и параметры в полном объеме.

Оценка эффективности вариантов и принятия решения о выборе варианта новой системы

Решение данной задачи включает:

- определение значений выбранных показателей эффективности каждого исследуемого варианта создаваемой системы;

- сравнительную оценку эффективности, которая производится в соответствии с заданным правилом предпочтений и установленным критерием;

- принятие решения о выборе наилучшего варианта системы.

После выбора окончательного варианта системы уточняется критерий эффективности системы, формируется исходный вариант значений показателей системы управления и производится повторный синтез системы, который приобретает каждый раз все большую определенность.

Разработка требований к ИС

Для искусственных систем организационного или эргатического (человеко-машинного) типа четко сформулировать цель очень сложно. Цель вырабатывается в виде количественно-качественных требований к существенным свойствам системы, определяющим ситуацию или область ситуации в п -мерном пространстве, которая должна быть достигнута при функционировании системы (величина п обусловливается количеством выделенных существенных свойств объекта).

Как правило, требования задаются в виде ограничения на допустимые пределы значений показателей. Общие требования к ИС документально оформляются, а затем уточняются отдельные требования к ее элементам, включая элементы, выделяемые при морфологическом (структурном), функциональном, информационном и параметрическом описании системы.

Разработка программ реализации требований к ИС

Обычно программа или план реализации требований включает:

- перечень целей и задач (заданий) исполнителям (ответственным за создание ИС), развернутых во времени, взаимосвязанных по отношению к общей цели создания новой системы и сбалансированных по ресурсам и отношению к общей цели создания новой системы;

- график (порядок) обеспечения исполнителей ресурсами (информационными, материальными, энергетическими и др.).

Сбалансированность по ресурсам означает, что нет задач, не обеспеченных ресурсами, и что ограниченные ресурсы рационально распределены между всеми исполнителями.

Реализация разработанных требований к ИС

Целью задачи является реализация разработанных требований к ИС в заданные сроки, в соответствии с разработанной программой. Процесс непосредственного создания новой системы управления очень сложен.

Рассмотрим условные этапы реализации разработанных требований к человеко-машинной (эргатической) системе:

- моделирование (математическое, физическое, сценарное) подсистем и системы в целом;

- макетирование системы;

- проектирование системы;

- конструирование системы;

- изготовление системы;

- испытание системы;

- оценка путей модернизации;

- возвращение к анализу замысла создания системы и перспектив его развития в связи с созданием новой системы.

Моделирование подсистем и системы в целом. На этом этапе концептуальное описание системы реализуется с помощью математической модели. Целью моделирования является проверка разных аспектов функционирования системы, ее устойчивость по отношению к внешним факторам и оценка эффективности (по функциональному и физическому критерию) ее функционирования в разных условиях работы. Моделирование позволяет повысить эффективность системы (по физическому критерию) путем дополнительного изменения ее морфологии и функциональных свойств.

Макетирование системы. Главная задача макетирования состоит в отработке устройств, основанных на новых идеях.

Различают полное и частичное макетирование. Частичное макетирование применяется в тех случаях, когда основные подсистемы ясны и требуется уточнить отдельные блоки. Полное макетирование основных и вспомогательных подсистем применяется при разработке новых систем.

Проектирование системы. Задача проектирования - охватить всю систему, а также средства и методы, необходимые для ее создания и обеспечения. В проекте не должно быть сомнительных вопросов: проектирование должно опираться на полную информацию и решать только инженерные (в широком смысле) задачи.

Конструирование системы. Конструкция определяет пространственно-временное расположение элементов системы, их сопряжение, соединение и стыковку. Задачей конструирования является разработка технологии изготовления системы либо указание на возможность использования готовой технологии. Описание конструкции должно быть развито до уровня, доступного и понятного лицам, не участвовавшим в разработке системы и не знакомым с исходными идеями.

Изготовление системы. Технология и практика изготовления системы накладывают свой отпечаток на элементы системы и ее свойства в целом.

Для новых систем возможны случаи, когда изготовление подсистем с требуемыми параметрами (подготовка процесса, подбор персонала, отработка слаженности групп) оказывается непосильной задачей, и тогда неизбежна соответствующая дополнительная работа (усовершенствование производства, обучение персонала, изменение условий) или возвращение к одному их исходных этапов.

Испытание системы. На испытаниях отрабатывается способ применения системы и повышение максимально допустимого значения ее эффективности (по физическому критерию). Испытания определяют соответствия системы своему назначению и целевой функции - по функциональному критерию, который вычисляется по результатам испытаний.

Перспективы дальнейшего развития системы оцениваются на основании сопоставления физического и функционального критериев с точки зрения возможностей и путей их дальнейшего увеличения.

Оценка путей модернизации. Научно-технический прогресс создал новую ситуацию в мире выбора альтернатив создания новых систем, которая обусловлена следующими обстоятельствами:

- жизненный цикл созданной человеком системы (техники, оружия) стал намного меньше жизни человека;

- сокращение жизненного цикла созданной человеком системы сопровождается возрастанием полного цикла создания системы;

- наличие проблемы вложения средств и ресурсов.

Вырос масштаб создаваемых человеком систем. Некоторые из них, например, энергетические, транспортные, информационные, стали глобальными. С ростом сложности и масштаба создания новой системы возросли затраты на их реализацию. Риск при выборе варианта создания новой системы становится все ощутимее.

Основой продления жизненного цикла системы является ее своевременная и неоднократная модернизация, идеи которой закладываются на этапе создания системы.

Выделение существенных свойств процессов и систем - в основном процесс творческий, он носит неформальный характер и во многом зависит от квалификации исследователя, его опыта и интуиции. Часть свойств определяется исследователем при выработке требований, так как последние предъявляются к значениям показателей существенных свойств системы или процесса.

Определение (оценка) значений показателей существенных свойств производится, как правило, двумя способами: "прямыми замерами" на системе и с использованием модели ее функционирования.

Важным моментом является формирование правил определения факта и величины несоответствия между значениями показателей существенных свойств процесса системы и требуемыми их значениями.

Сущностью структурного синтеза является разработка (создание, проектирование, совершенствование, реорганизация и организация) системы, которая должна обладать желаемыми свойствами.

Структурный синтез проводится с целью обоснования множества элементов структуры, отношений и связей между ними, характеристик элементов и связей, обеспечивающих в совокупности максимальную степень соответствия заданным требованиям.

Объектами исследования структурного синтеза являются различные варианты разрабатываемых (совершенствуемых) структур ИС.

К основным обобщенным показателям исследуемых структур относятся:

- число управляемых объектов;

- время и достоверность доведения информации до управляемых объектов;

- вероятность реализации полного цикла управления с использованием синтезируемой структуры;

- жизнеспособность структуры;

- суммарная стоимость структуры и др.

В процессе структурного синтеза определяются множество элементов структуры, отношения и связи между ними, характеристики элементов и связей, обеспечивающие оптимальные или рациональные значения обобщенных показателей в соответствии с выбранными критериями эффективности.

Критерий эффективности выбирается с учетом требований, предъявляемых к ИС. На выбор критерия влияют требования, предъявляемые к точности определения показателей , степень определенности исходных данных, наличие методического аппарата.

Условия выбора характеризуют все необходимые исходные данные, которые имеет исследователь к моменту решения задачи синтеза. Исходные данные определяются на основе опыта создания и применения аналогичных структур в ходе анализа исследуемой ИС, уточняются и дополняются в процессе внедрения синтезируемой структуры. Условия выбора ограничивают число возможных вариантов синтезируемых структур и учитываются при окончательном выборе варианта создаваемой структуры ИС.

Функциональный синтез информационных систем. Функциональный синтез, так же как и анализ, осуществляется одновременно с исследованием структуры ИС.

Сущностью функционального синтеза является обоснование динамических характеристик ИС, которые должны обладать желаемыми свойствами.

Цель функционального синтеза - обоснование оптимальных или рациональных характеристик процессов функционирования ИС, т.е. процессов изменения ее состояний с течением времени в соответствии с поставленной целью.

При постановке общей задачи функционального синтеза необходимо учитывать критерии эффективности управления.

Для получения решений, близких к оптимальным, необходимо исследовать процессы функционирования в рамках всех формируемых вариантов структур и, в свою очередь, формировать варианты структур, обеспечивающих эффективную реализацию выбранных алгоритмов.

Сущностью информационного синтеза является обоснование необходимого объема и форм представления информации, методов и средств ее передачи, обработки, хранения, ввода и вывода для разрабатываемой структуры и алгоритма функционирования ИС.

Информационный синтез дополняет задачи функционального синтеза и осуществляется с целью определения требуемых качественных и количественных характеристик информации, используемой в процессе функционирования ИС.

В ходе информационного синтеза производится обоснование необходимого объема и форм представления информации, методов и средств ее передачи, обработки, хранения, ввода и вывода.

Определение оптимальных или рациональных характеристик информации производится, как правило, с использованием показателей и критериев эффективности, учитывающих структурные и функциональные особенности системы. При этом одной из основных проблем информационного синтеза является количественная оценка влияния данных характеристик на результаты функционирования ИС.

Параметрический синтез обобщает результаты вышерассмотренных видов синтеза и выполняется для оценки эффективности ИС на основе определения количественных значений ее показателей.

Лекция 16 Основные характеристики структуры информационных систем. Синтез организационной структуры. Методы синтеза

Структура системы отражает строение и внутреннюю форму организации, прочные и относительно устойчивые взаимоотношения элементов системы. [4]

Структурные связи обладают относительной независимостью от элементов и могут выступать как инвариант при переходе от одной системы к другой, перенося закономерности, выявленные и отраженные в структуре одной из них, на другие. При этом системы могут иметь различную физическую природу [3].

Одна и та же система может быть представлена разными структурами в зависимости от стадии познания объектов или процессов, от аспекта их рассмотрения, цели создания. При этом по мере развития исследований и в процессе проектирования структура системы может изменяться. Структуры могут быть представлены в матричной форме, в форме теоретико-множественных описаний, с помощью языка топологии, алгебры и других средств моделирования систем

Каждая ИС, как большая и сложная система, обладает большим числом элементов, свойств, связей между элементами, и охватить их одновременно в рамках одного понятия структуры не представляется возможным.

Основные характеристики структур ИС

Различают две группы характеристик структур ИС:

  1. характеристики связаны с иерархичностью системы;

  2. характеристики, оценивающие качество функционирования ИС заданной структуры.

К первой группе относятся: число уровней иерархии, число подсистем на каждом уровне иерархии, степень централизации, норма управляемости, мера равномерности связей, степень специализации подсистем, характер взаимосвязи между подсистемами и уровнями иерархии и т.д.

Ко второй группе характеристик относятся: эффективность, надежность, живучесть, гибкость структуры, быстродействие, достоверность обработки данных, загрузка технических средств и узлов и т.д.

Ряд из перечисленных характеристик имеет количественную меру, другие - качественную меру. Число уровней иерархии и число подсистем на каждом уровне характеризуют соответственно «высоту» организационной структуры и «ширину» каждого ее уровня.

Одной из важнейших характеристик организационной структуры системы является степень централизации и норма управляемости (размах контроля). Степень централизации служит мерой разделения полномочий между уровнями системы.

Для каждой пары смежных уровней (n-1), n ; n=2, 3,.. N степень централизации вычисляется по формуле:

,

где Wn, Wn-1 - число задач, решаемых на уровнях.

Объем решаемых задач может быть оценен через количество перерабатываемой информации на уровне n.

Тогда степень централизации всей ИС рассчитывается по формуле: ,

где βn – весовые коэффициенты, учитывающие специфику системы.

Чем больше значение α, тем выше степень централизации системы. Смещение основной массы решений в сторону высшего уровня иерархии отражает повышение степени централизации. Это повышение отождествляется с повышением управляемости подсистем и увеличением переработки информации на верхних уровнях. Повышение степени децентрализации соответствует увеличению самостоятельности подсистемы и уменьшению информации, перерабатываемой на верхних уровнях.

Степень централизации тесно связана с нормой управляемости, характеризующей объем задач, решением которых эффективно управляет руководитель. На практике норма управляемости определяется количеством работников, подчиненных одному руководителю и для различных уровней и подсистем ИС неодинакова.

Мера равномерности вертикальных связей характеризует степень отклонения связей в анализируемой системе по сравнению с равномерной линейной иерархической структурой. В равномерной структуре каждый элемент n-го уровня имеет одинаковое число вертикальных связей или подчиненных ему элементов (n1) уровня.

Равномерность для n-го уровня Rn определяется по формуле:

,

где аi – число связей i элемента n уровня с элементами (n1) уровня;

аср среднее число связей; k – число элементов на n уровне.

Для многоуровневой системы мера равномерности вертикальных связей вычисляется по формуле:

,

где m – число уровней системы.

Для равномерных вертикальных связей R=1.

Степень специализации управляющих подсистем можно выразить отношением числа однородных задач, выполняемых подсистемой, к общему числу задач этого же типа, решаемых всей системой управления. Степень специализации i - подсистемы по управлению l-го вида оценивается по формуле:

,

где - число однородных задач типа l, выполняемых подсистемой i=1,2,..k (могут быть трудозатраты на решение).

Неравномерность функциональной специализации можно определить следующим образом. Пусть имеется k структурных элементов, которые должны выполнить L функций или управленческих задач. Для выполнения l-й функции (l=1,2,..L) исходя из ее трудоемкости или других соображений, назначается kl элементов, причем

kl = k и kl › 0.

При ограниченном числе структурных элементов, выполняющих каждую функцию, число возможных вариантов распределения k элементов по L функциям может быть рассчитано по формуле:

.

При большом k выше записанную формулу можно аппроксимировать зависимостью:

.

Значение D максимально в случае равномерной специализации, когда каждую функцию выполняет одинаковое число структурных элементов, т.е.

k1= k2 = …kL = k/L; при этом Dmax = ln L.

Неравномерность функциональной специализации F можно характеризовать отношением числа возможных вариантов распределения структурных элементов по функциям управления в исследуемой структуре (для принятых значений kl) к Dmax:

Эффективность ИС во многом зависит от степени совершенства ее организации и функциональной структуры. Тогда можно говорить о некоторой эффективности структуры, обеспечивающей максимальную эффективность системы в целом. Однако связь между структурой и эффективностью системы управления чрезвычайно трудно выявить и тем более формализовать.

При синтезе структур оптимизируется одна или несколько характеристик. В качестве критериев оптимизации принимаются: минимизация затрат на создание системы, максимизация общей эффективности системы, минимизация трудоемкости управления и т.д.

Синтез организационной структуры информационных систем. Методы синтеза. Различают эвристические и формализованные методы синтеза оргструктур. К эвристическим методам синтеза относятся: методы аналогий, методы экспертных оценок, организационное моделирование и др. Эвристические методы базируются на опыте и интуиции проектировщика. Анализируя функции и структуры лучших отечественных и зарубежных аналогичных систем управления, выявляют прогрессивные решения и образцы. Их используют в синтезируемых структурах.

Организационное моделирование заключается в разработке графических и макетно-стендовых схем, схем информационных потоков, матриц распределения ответственности, обобщенных структурно-информационно-временных схем, позволяющих обобщить и наглядно представить собранную информацию о функционировании системы управления. Использование организационного моделирования позволяет установить специализацию подразделений и должностных лиц по каждой функции и отдельным задачам, соподчиненность структурных элементов информационных системы и связи между ними, упорядочить информационные потоки, устранить дублирование, выявить «узкие» места и т.д.

Формализованные методы синтеза структур базируются на математических моделях и методах, используют количественные зависимости между параметрами структуры и характеристиками системы.

При построении формализованных моделей синтеза структуры ИС широко используются статистические методы, методы математического программирования, теория массового обслуживания, теория графов, имитационное моделирование и др.

Остановимся подробнее на формализованных методах синтеза.

На практике для синтеза организационной структуры получили распространение следующие методы:

  1. Нормативный метод;

  2. Использование графовых моделей;

  3. Метод центральной планирующей организации;

4) Методы теории массового обслуживания и др.

Нормативный метод синтеза организационных структур

Нормативный метод основан на выявлении статистических зависимостей между параметрами характеристик структуры и факторами, влияющими на эти характеристики.

Статистические зависимости устанавливаются в результате исследования однородной группы лучших информационных систем: собираются данные о численных значениях структурных параметров и факторов; с помощью корреляционного анализа выявляется степень влияния каждого фактора на структурные параметры, и отбираются наиболее существенные факторы; выводятся нормативные формулы для расчета параметров структуры. Для данной группы ИС полученные зависимости считаются наилучшими, их используют при проектировании организационных структур ИС аналогичного типа.

Синтез организационной структуры на графовых моделях

Рассмотрим особенности использования графовых моделей для синтеза организационной структуры ИС [17].

Организационную структуру системы удобно представить в виде графа G(E,V), где Е – множество вершин, представляющих собой элементы структуры; V – множество дуг, указывающих связи между элементами.

Графовые модели могут обладать различной информативностью. На этих моделях в простых случаях можно ограничиться указанием структурных подразделений и связей между ними. Можно на графовых моделях указать более подробную информацию. Так, например, вершинам можно приписывать веса, указывающие численность подразделений, а дугам – мощность, характеризующую количество передаваемой информации.

Синтез организационной структуры на графовых моделях основан на принципе агрегирования, т.е. объединении в одну подсистему наиболее близких задач, или в один управляющий узел наиболее тесно взаимодействующих подразделений и исполнителей. Этот принцип базируется на интуитивно ясном и проверенном на практике соображении. При таком объединении уменьшается объем циркулирующей информации между подразделениями; время, затрачиваемое на передачу информации и согласование плановых решений; дублирование функций и т.д., хотя в явном виде все эти характеристики не учитываются.

Задача синтеза организационной структуры в терминах теории графов формулируется как разбиение графа G на подграфы G1, G2, …, GN. При этом каждый из графов Gi G, i = 1, 2, …, N, подграфы не должны пересекаться Gi Gj = 0, для i, j =1, 2, …, i j, объединение должно дать исходный граф: .

Полученное разбиение должно минимизировать функцию:

, (1)

где Ci(Gi) - некоторая функция, определенная на множестве разбиений Gi , i = 1, 2, N.

В зависимости от вида целевой функции графовые задачи синтеза организационной структуры формализуются следующим образом:

    1. Найти разбиение графа G(E,V) на подграфы G1 , G2, … GN при r(Ei)≤r, которое минимизирует некоторую функцию от величины внешних связей между подграфами (например, сумму внешних связей, величину связей между отдельными подграфами и т.д.). Ограничение r(Ei)≤r может означать, например, допустимое количество вершин (сотрудников) в подграфе (в подразделении).

    2. Найти разбиение графа G(E,V) на сильно связанные подграфы, т.е. на подграфы, у которых связи между элементами внутри подграфа больше, чем с другими элементами графа G1, G2, …, GN.

    3. Найти разбиение графа G(E,V), чтобы a(U)=0,5c(Ei)min при max l(Ei)a(U), где a(U) – суммарная внешняя связанность подграфов минимизируется, при котором максимальная внутренняя связь подграфа не должна превышать суммарной внешней связи.

Обозначения: c(Ei) - число связей всех вершин Ei с другими вершинами V\Vi; l(Ei)число связей вершин графа Gi между собой.

    1. Найти разбиение графа G(E,V) на N непересекающихся подмножеств , Gs Gt =0 для s, t =1, 2,N, s t таким образом, чтобы

,

где dij – показатель степени связи между вершинами графа G;

.

Синтеза организационной структуры методом центральной планирующей организации

В основу метода центральной планирующей организации положен принцип максимальной связности задач, решаемых в каждом подразделении [18]. Задача синтеза формализуется аналогично предыдущей задаче, но для получения многоуровневой структуры поиск автономных подсистем ведется не только по горизонтали (в пределах одного иерархического уровня), но и по вертикали.

Вначале по заданному ограничению max b(Ei)B для графа G(E,V) решается задача поиска оптимального разбиения u1 для нижнего иерархического уровня с целевой функцией a(Ei)min (из графа G выделяется подграф первого уровня по критерию минимума внешних связей и ограничении числа внутренних связей В. Для графа G\ G1= Gu1 решение повторяется и т.д., пока число внутренних связей не будет превышать В).

Затем та же задача решается вновь, но уже для графа Gu1, что позволяет найти такое разбиение u2 для второго уровня, у которого a(u2)→min. И так до тех пор, пока на некотором уровне β значение min a(uβ) не будет превосходить константу В. Тем самым проблема синтеза структуры сводиться к определению частных (субоптимальных) разбиений u1 , u2 ,.. uβ .

Использование методов теории массового обслуживания для синтеза организационной структуры

При оптимизации структуры иерархической системы оперативного управления каждый из узлов системы рассматривается как система массового обслуживания (СМО), имеющая m входов (входящих потоков требований на обслуживание) и l выходов [17].

На вход любого узла системы в некоторые случайные моменты времени в соответствии с заданным законом распределения поступает m потоков. Потоки могут быть либо неограниченными, либо состоять из конечного числа требований. Выходящий поток образуется из последовательности обслуженных требований различных входящих потоков и из требований, покидающих систему или очередь до окончания обслуживания.

Оптимизация проводится для однородных иерархических структур, т.е. характеристики узлов одной ступени одинаковы, и к каждому узлу подключено одинаковое для данной ступени число узлов предыдущей. В качестве общего критерия функционирования системы, характеризующего суммарные потери, принимается

(2)

где W(m)- величина критерия для m-ступенчатой системы; W(m-1)- соответствующие потери для составляющих ее подсистем (m-1)-го порядка (всего таких подсистем nm-1); Wm – потери в системе обслуживания последней ступени; Wi - потери в системе обслуживания одного узла i-й ступени; nj – число узлов j-й ступени, подключаемых к одному узлу (j+1)-й ступени.

Оптимизация заключается в нахождении таких значений ni*, i=1, 2, ..(m-1), nm=1 , при которых W(m) минимально; где m - число ступеней.

В критерии первая формула выражает суммарные потери через потери в однородных подсистемах, их число nm-1 , потери в каждой подсистеме W(m-1). Во второй формуле потери вычисляются через потери в узлах Wi , количество узлов nj, подключаемых к одному узлу (j+1)-й ступени.

Лекция 17 Синтез функциональной структуры информационной системы. Синтез иерархической структуры комплекса технических средств информационной системы

Синтез функциональной структуры ИС включает в себя распределение решаемых задач по подсистемам и уровням организационной структуры. Одним из наиболее распространенных количественных критериев объединения в подсистемы решаемых организацией задач связан с понятием «близости» решаемых задач и выполняемых операций. «Близость» может выражаться в том, что решение одной из них невозможно без решения другой. Задачи могут считаться близкими вследствие принадлежности к одной и той же теме или в связи с использованием при выполнении одних и тех же ресурсов. Близость может оцениваться также по величине потока информации, которой обмениваются подразделения или по степени изменения взаимосвязей по времени.

Объединение в одну подсистему наиболее близких задач облегчает управление ходом решения задач внутри самих подсистем, так и координацию деятельности подсистем в целом. Если в подсистему объединяются наиболее связанные задачи, то объем информации, которыми обмениваются подсистемы, значительно сокращается. Благодаря этому уменьшается время, затрачиваемое на обмен информацией, упрощается координация деятельности подсистем.

При анализе процессов управления в организации важно понятие элементарной операции. В зависимости от уровня рассматривания элементарными операциями могут быть в ИС операции производства, сбыта, финансирования, обработки информации, принятия решений и т.п.

Элементарные операции связаны между собой. Связь операций удобно представить графом. Г1(E, H1) без петель, множество вершин которого соответствует операциям e1, e2,… en, а каждая дуга h/ ij H1 указывает на то, что выход операции еi является входом операции еj. Как правило, преобразование (элементарная операция) связано с затратами ресурсов (вычислительных ресурсов, денежных средств, сырья и т.п.). Тогда кроме логических связей между операциями еi необходимо учесть связи, обусловленные наличием ограничений типа:

, (3)

где uk – количество ресурсов k-го типа; - подмножество операций, занятых выполнением k-й функции или потребляющих ресурсы k-го типа; φk – функция затрат k-го вида ресурса.

Эти связи можно изобразить графически, построив ресурсный граф Г2 = (ЕV, Н2), в котором множество вершин V=V1,V2,...Vm представляет собой источники ресурсов (могут быть фиктивными). Каждая дуга h2k j показывает, что для операции еj требуются ресурсы k-го типа Vk .

Чтобы получить полную картину взаимосвязи операций, необходимо построить объединенный граф Г = Г1 Г2 = (ЕV, Н1Н2), полученный из графа Г1 добавлением ресурсных вершин и дуг графа Г2, который назовем графом взаимосвязей операций. Задача синтеза функциональной структуры состоит в разбиении множества операций Е на N независимых подмножеств:

Е1, Е2, …, ЕN, (4)

где Еi Е и Еi Еj = 0 для i, j = 1, 2,.…N, i j, и .

Задача состоит в том, чтобы получить разбиение, которое минимизирует функцию:

, (5)

где С (Ei) – функция, определенная на множестве разбиений Ei , i = 1, 2,..N.

Задача синтеза структуры системы состоит в разбиении Е на подмножества Е1, Е2,…,ЕN при различных критериях разбиения системы на подсистемы. При этом близость операции ei к ej будем характеризовать величиной mij, где mij – значение потока по дуге hij графа Г, измеряемое объемом информации или количеством связей.

Можно выделить два принципа декомпозиции:

  1. разложение переменных;

  2. разложение ограничений.

Если дуга (ei, Vk) разрывается и то в первом случае (разложение переменных) вместо вершины еi вводятся две несвязанными между собой: вершина еi и еi’’.

При этом вершина еi остается связанной только с вершинами первой подсистемы, а вершина еi’’с вершинами второй подсистемой. Это преобразование соответствует тому, что в целевой функции и ограничениях первой подсистемы xi заменяется на xi/, а во второй на xi.//. Благодаря этому модели подсистем становятся формально независимыми и необходимым (а иногда достаточным) условием согласования является выполнение равенства:

х= x’’.

Разложение систем на несколько относительно автономных подсистем приводит к необходимости создания высшего координирующего органа. Формальными способами воздействия координирующего органа могут служить: плата за взаимодействие, фиксирование взаимодействий, оценки и предсказания взаимодействий.

В методе разложения ограничений вместо вершины Vk вводится две вершины: Vk и Vk’’, первая из которых связана только с первой подсистемой, а вторая – только со второй подсистемой. Это соответствует тому, что вместо одного ограничения

на ресурсы типа k вводят два несвязанных ограничения

,

где Uk , Uk , Uk’’ – количество ресурсов соответственно Vk ,Vk и Vk’’.

Здесь необходимо выполнение условия Uk = Uk + Uk’’.

Формальным способом воздействия координирующего органа на подсистемы в этом случае может служить распределение ресурсов и плата за ресурсы.

Таким образом, после решения задачи разбиения системы на подсистемы с помощью двух рассмотренных принципов декомпозиции проводится разрыв связей и выбор способов координации.

Не уменьшая общности дальнейших рассуждений, рассмотрим матричную модель системы, полученную из Г2, и описываемую системой линейных ограничений:

Ах≤u; x0, (6)

где А – матрица; x и u векторы столбцы с критерием

cxmax; (7)

здесь с – вектор строка.

Рассмотрим квазиблочную матрицу:

, (8)

где А1 и А2 подматрицы матрицы А ; х1, х2, u1, u2 – вектор столбцы; Ак – вектор строка.

Для того, чтобы матрица А распалась на две независимые подматрицы (подсистемы), можно воспользоваться одним из методов декомпозиции, рассмотренных выше. Если целесообразно объединить подразделение минимизируемой структуры в соответствии с типом используемых им ресурсов (т.е. по функциональному признаку), то применяется разложение переменных xi на xi/ и xi//. Получаются две независимые подсистемы: первая оптимизирует x1 и xi/ при ограничениях:

, (9)

вторая – x2 и xi// при ограничениях:

. (10)

Координирующий орган воздействует на подсистемы таким образом, чтобы

xi/+xi//=xi. (11)

В общем случае производится разложение графа Г по переменным u1 и u2.

Возможно другое разделение матрицы, при котором подразделения объединяют в соответствии с содержанием работ (по тематическому признаку). В этом случае образуются независимые подсистемы: первая оптимизирует x1, xi при ограничениях

. (12)

Вторая – х2 при ограничениях

. (13)

Координирующий орган регулирует значения uk/, uk// таким образом, чтобы решения, полученные подсистемами, были оптимальны для организации в целом, и выполнялось условие:

uk/+uk//=uk.

В общем случае проводится разложение графа Г по ресурсным вершинам.

Иллюстрацией модели системы (7), (8) может служить управляющий орган, выполняющий функцию планирования, формализуемую в виде задачи линейного программирования, имеющую матрицу условий рассматриваемого вида, например задач планирования выпуска продукции предприятием.

При этом обозначения интерпретируются следующим образом: вектор x – выпуск продукции (xiвыпуск продукции i-го вида); А - матрица затрат сырья (aki – затраты сырья k-го вида на выпуск единицы продукции i-го вида); с - вектор стоимостей или прибыли; u – вектор наличия сырья.

Особенность матрицы (два блока с зацеплением по i-му виду продукции) позволяют провести декомпозицию задачи на две задачи линейного программирования, которые соответствуют двум элементам организационной структуры (плановые отделы) по двум группам продукции и координирующего органа. После разбиения множества функций ИС на подсистемы и задачи возникает необходимость распределения задач по узлам и уровням организационной структуры ИС.

Синтез иерархической структуры комплекса технических средств информационной системы

Рассмотрим модель оптимизации иерархической структуры комплекса технических средств (КТС) [19].

Задана трех уровневая вычислительная сеть (ВС), приведенная на рисунке 18. Известно множество абонентских пунктов (АП) M={Mi}, i=1,2,..m и множество пунктов размещения локальных серверов (ЛС) N={Nj}, j=1, 2 ,..n, причем .

Для каждого ЛС задано конечное множество вариантов r=1, 2, ..l, учитывающих тип ЭВМ. В каждом пункте может быть размещено не более одного ЛС, т.е.

(14)



Рисунок 18- Структурная схема КТС вычислительной сети

Для структуры комплекса технических средств с одним сетевым сервером (СС) справедливо ограничение:

(15)

Пусть общее количество ЛС не должно превышать заданного числа p

(16)

Ограничение в структуре заключается в том, что каждый абонент может подключаться только к одному ЛС

(17)

Каждый из абонентских пунктов характеризуется требуемой пропускной способностью сигнала передачи информации между i-м абонентом и j-м локальным сервером.

Допустим, что j-й ЛС, выполненный в r-м варианте, характеризуется эквивалентной вычислительной мощностью wjr (размерность совпадает с ).

Требуемые ресурсы j-го ЛС на обработку информации wjr пропорциональны сумме требуемых пропускных способностей каналов передачи информации, соединяющих данный ЛС с абонентскими пунктами. Тогда суммарная мощность всех ЛС должна быть не менее

(18)

где (19)

Информация на сетевой сервер поступает от ЛС по каналам передачи информации с требуемой пропускной способностью , Требуемые ресурсы СС на обработку информации пропорциональны сумме требуемых пропускных способностей каналов передачи информации, соединяющих ЛС с СС. Тогда необходимая мощность СС w0, который может быть размещен в одном из n пунктов возможного размещения СС, должна быть не менее

(20)

Задача синтеза состоит в распределении абонентов между локальными серверами, в определении числа ЛС, пунктов размещения и выбора варианта укомплектования каждого вычислительного центра по минимуму критерия:

(21)

где Cij – приведенные затраты на обмен информацией между i-м абонентским пунктом и j-м локальным сервером;

Cjj* - приведенные затраты на обмен информацией между i-м локальным сервером и сетевым сервером, расположенным по j* адресу;

Sij , Sij* - приведенные затраты на обработку информации соответственно в локальном сервере и сетевом сервере;

Cjr, Cj*r0- капитальные затраты на реализацию r-го варианта соответственно локального сервера в j-м, а сетевого сервера в j*пунктах.

Первое слагаемое критерия (21) отражает затраты на обработку и обмен информации в локальных серверах, размещенных по j-м адресам, к которым подключены абонентские пункты, размещенные по i-м адресам.

Второе слагаемое критерия отражает затраты на обработку и обмен информации в сетевом сервере, размещенного по j* адресу, к которому подключены локальные серверы, размещенные по j-м адресам.

Третье и четвертое слагаемые представляют собой капитальные затраты на реализацию r-го варианта локальных серверов в пунктах j и сетевого сервера в пункте j*.

Синтез иерархической структуры комплекса технических средств относится к числу задач целочисленного программирования с булевыми переменными

(22)

Для решения задачи можно использовать комбинаторные алгоритмы (аддитивный алгоритм Балаша) и др.

Тестовые задания

1. Основные черты системного подхода. Системные задачи. Особенности реализации системного подхода.

2. Сущность системного подхода. Особенности реализации системного подхода.

3. Практическая задача системного подхода в исследовании систем управления.

4. Методы моделирования в исследованиях систем. Основные методы моделирования.

5. Основные приемы и методы формализации предметной области исследований.

6. Принципы построения моделей. Подходы к построению моделей.

7. Этапы построения математических моделей, их содержание.

8. Неформальные и формальные методы системного анализа.

9. Алгоритм проведения системно-кибернетического исследования.

10. Степень формализации моделей. Выбор формальных средств.

11. Факторы, оказывающие влияние на выбор адекватной степени детализации модели.

12. Вербальные или понятийные модели, назначение.

13. Вербальная модель архитектуры предприятия и информационной системы.

14. Логико-лингвистические и семиотические модели. Модель преобразования данных в ЭВМ.

15. Статистические, теоретико-вероятностные модели, их особенности.

16. Аналитические модели. Модель организации обслуживания вычислительных задач.

17. Имитационное моделирование. Модель расчета характеристик надежности ИС.

18. Структурный анализ информационных систем управления. Структурные характеристики процесса управления.

19. Сущность функционального анализа систем управления. Этапы функционального анализа.

20. Объекты информационного анализа систем управления. Классификация и характеристика информационных процессов.

21. Структура информационного процесса в системах управления.

22. Анализ информационных систем. Цели и задачи анализа.

23. Структурирование системы. Цель структурирования. Задачи анализа структуры.

24. Определение функциональных особенностей системы. Исследование информационных характеристик системы.

25. Оценка эффективности системы. Обобщение и оформление результатов анализа.

26. Структурный и функциональный анализы систем управления.

27. Информационный анализ систем управления. Объекты информационного анализа.

28. Структура информационного процесса. Виды преобразования информации.

29. Параметрический анализ систем управления. Сущностью параметрического анализа.

30. Синтез информационных систем. Цели синтеза и его содержание.

31. Порядок построения концептуальной модели варианта новой ИС.

32. Разработка требований к ИС: программ реализации, реализация разработанных требований.

33. Сущность структурного, функционального, информационного и параметрического синтеза информационных систем.

34. Основные характеристики структур ИС, связанные с иерархичностью системы.

35. Формализованные методы синтеза организационных структур ИС, их особенности.

36. Синтез организационной структуры на графовых моделях. Критерии синтеза.

37. Синтез функциональной структуры ИС на графовых моделях.

38. Синтез иерархической структуры комплекса технических средств информационной системы.

Раздел 4 Возможности использования общей теории систем

в практике проектирования информационных систем

Лекция 18 Технологии реализации и внедрения проекта

информационных систем

Методология и технология разработки информационных систем

Методология создания ИС заключается в организации процесса построения ИС и обеспечении управления этим процессом для того, чтобы гарантировать выполнение требований, как к самой системе, так и к характеристикам процесса разработки [4].

Основными задачами, решение которых должна обеспечивать методология создания ИС, являются:

- обеспечение создания ИС, отвечающих целям и задачам предприятия и соответствующих предъявляемым к ним требованиям по автоматизации деловых процессов;

- гарантия создания систем с заданными параметрами в течение заданного периода времени в рамках оговоренного заранее бюджета;

- простота сопровождения, модификации и расширения системы с целью обеспечения соответствия изменяющимся условиям работы предприятия;

- обеспечение создания ИС, отвечающих требованиям открытости, переносимости и масштабируемости;

- возможность использования в создаваемой системе разработанных ранее и применяемых на предприятии средств ИТ.

Методологии, технологии и инструментальные средства проектирования (CASE-средства) составляют основу проекта любой ИС.

Методология реализуется через конкретные технологии и поддерживающие их стандарты и инструментальные средства, которые обеспечивают выполнение процессов жизненного цикла (ЖЦ) ИС.

Основное содержание технологии проектирования составляют технологические инструкции, состоящие из описания последовательности технологических операций, условий, в зависимости от которых выполняется та или иная операция, и описание самих операций.

На начальных этапах существования ИС их разработка велась на традиционных языках программирования. Сокращение сроков разработки программного обеспечения потребовало создания инструментальных средств для быстрой разработки приложений. Развитие этого направления привело к появлению на рынке программного обеспечения средств автоматизации практически всех этапов ЖЦ ИС.

Стандарты и методики разработки информационных систем

Важным условием эффективного использования ИТ является внедрение корпоративных стандартов. Корпоративные стандарты представляют собой единые правила организации технологии или управления. За их основу могут применяться международные, национальные или отраслевые стандарты.

Корпоративные стандарты образуют целостную систему, включающую три вида стандартов:

1) стандарты на продукты и услуги;

2) стандарты на процессы и технологии;

3) стандарты на формы коллективной деятельности, или управленческие стандарты.

Существующие на сегодня стандарты можно разделить на группы по следующим признакам:

- по предмету стандартизации, в их числе функциональные стандарты (на языки программирования, интерфейсы, протоколы) и стандарты на организацию ЖЦ создания и использования ИС и ПО;

- по утверждающей организации - международные, национальные стандарты, международных консорциумов и комитетов по стандартизации (международного консорциума OMG), стандарты официально никем не утвержденные (язык взаимодействия с реляционной БД SQL, язык программирования C), фирменные стандарты (Microsoft ODBC).;

- по методическому источнику, к их числу относятся методические материалы ведущих фирм-разработчиков ПО, фирм-консультантов, научных центров, консорциумов по стандартизации.

Далее рассмотрим стандарты и методики, касающиеся организации ЖЦ ИС и ПО: методики Oracle CDM, международный стандарт ISO/IEC 12207:1995–08–01, национальные стандарты – отечественный комплекс стандартов ГОСТ 34, Великобритании - SSADM, США - SADТ.

  1. Методика Oracle CDM

Одним из направлений деятельности фирмы Oracle стала разработка методологических основ и производство инструментальных средств автоматизации процесса разработки сложных прикладных систем, ориентированных на интенсивное использование баз данных. Методика Oracle CDM применяется в CASE-средстве Designer/2000.

Основу CASE-технологии и инструментальных средств фирмы Oracle составляют:

- методология структурного нисходящего проектирования;

- поддержка всех этапов ЖЦ прикладной системы;

- организация на реализацию приложений в архитектуре клиент-сервер с использованием всех особенностей современных серверов БД, включая декларативные ограничения целостности, хранимые процедуры, триггеры баз данных, поддержка в клиентской части всех современных стандартов и требований к графическому интерфейсу конечного пользователя;

- наличие централизованной БД, репозитария для хранения спецификаций проекта прикладной системы на всех этапах ее разработки. Репозитарий представляет БД специальной структуры, работающую под управлением СУБД Oracle;

- возможность одновременной работы с репозитарием многих пользователей – всех участников разработки системы;

- автоматизация последовательного перехода от одного этапа разработки к следующему: по спецификации концептуального уровня к спецификации уровня проектирования, а затем к генерации готовых к выполнению программ;

- автоматизация стандартных действий по проектированию и реализации приложения: генерация отчетов по содержимому репозитария, обеспечивающих полное документирование текущей версии системы на всех этапах разработки, возможность проверки спецификаций на полноту и непротиворечивость.

Методика Oracle CDM определяет следующие фазы жизненного цикла ИС: стратегия; анализ (формулирование требований к прикладной системе); проектирование; реализация; внедрение; эксплуатация.

На первом этапе анализируются процессы, описывающие деятельность организации, строится модель существующих процессов, выявляются недостатки и возможности усовершенствования.

В результате анализа разрабатывается детальные концептуальные модели предметной области, описывающие информационные потребности организации. Создаются модели двух типов: информационные и функциональные.

На стадии проектирования вырабатываются технические спецификации будущей прикладной системы - определяется структура и состав БД, специфицируется выбор программных модулей. Первоначальный вариант проектных спецификаций получается автоматически с помощью утилит на основании данных концептуальной модели.

На этапе реализации создаются программы, отвечающие требованиям проектных спецификаций. Использование генераторов приложений Designer/2000 позволяет автоматизировать этап реализации. Существенно сокращаются сроки разработки системы, повышается ее качество и надежность.

На фазе эксплуатации осуществляется поддержка приложений и слежение за ними, планируются будущие функциональные расширения.

Степень адаптивности CDM ограничивается тремя моделями ЖЦ:

1) классическая - предусматривает все этапы;

2) быстрая разработка – ориентирована на использование инструментов моделирования и программирования Oracle;

3) облегченный подход – рекомендуется в случае малых проектов и возможности быстрого прототипирования приложений.

Особенностями методологии Oracle CDM являются:

- не предусматривает включение дополнительных задач, не оговоренных в CDM, и их привязку к остальным. Исключено удаление задач и порождаемых ею документов;

- все модели ЖЦ являются каскадными, сохраняют общий последовательный и детерминированный порядок выполнения задач;

- методика считается фирменным стандартом и не является обязательной. Степень обязательности соответствует ограничениям возможности адаптации;

- прикладная система рассматривается как программно-техническая система. Отсутствует возможность выполнения организационно-структурных преобразований, которые присутствуют при создании новых ИС;

- CDM опирается на использование только инструментария Oracle;

- методика Oracle CDM представляет собой вполне конкретный материал, детализированный до уровня заготовок проектных документов, рассчитанных на использование в проектах ИС с опорой на инструментальные средства и СУБД фирмы Oracle.

  1. Международный стандарт ISO/ES 12207:1995-08-01

ISO/ES 12207 представляет собой базовый стандарт, ориентированный на ЖЦ ПО, ориентирован на различные виды ПО и типы проектов автоматизированных систем. Стандарт определяет стратегию и общий порядок к созданию и эксплуатации ПО. Процессы, используемые во время ЖЦ ПО, должны совмещаться с процессами ЖЦ автоматизированной системы. В отличие от Oracle CDM стандарт ISO/ES ориентирован на организацию действий разработчика и пользователя ИС. Стандарт не определяет этапы ЖЦ, он определяет лишь ряд крупных, обобщенных процессов: приобретение, поставка, разработка и т.п. Каждый процесс, действие или задача инициируются и выполняются другим процессом по мере необходимости, причем нет заранее определенной последовательности как в CDM. При этом сохранятся логика связей по исходным сведениям задач.

В стандарте ISO/ES 12207 описаны пять основных процессов ЖЦ ПО:

1) процесс приобретения ИС, ПО или служб программного обеспечения;

2) процесс поставки определяет действия предприятия – поставщика, который снабжает покупателя ИС, ПО или службой программного обеспечения;

3) процесс разработки определяет действия предприятия-разработчика ПО;

4) процесс функционирования определяет действия по обслуживанию системы в целом в процессе ее функционирования в интересах пользователя;

5) процесс сопровождения определяет действия персонала, обеспечивающего сопровождение ПО, модификацию, установку ПО на вычислительной системе и его удаление.

Особенностями стандарта ISO/ES 12207 являются:

- динамический характер способа определения последовательности выполнения процессов и задач;

- максимальная степень адаптивности множества процессов и задач к конкретным проектам ИС;

- стандарт не содержит конкретные методы действий, заготовок решений и документов. Описывает архитектуру процессов ЖЦ ПО;

- стандарт содержит мало описаний, направленных на проектирование БД, т.к. разные системы могут использовать специфические типы БД или вообще не использовать БД и др.

Стандарт содержит наборы задач, характеристики качества, критерии оценки и т.п., дающие всесторонний охват проектных ситуаций. Для анализа требований к ПО предусмотрено 11 классов характеристик качества: функциональные возможности, внешние связи (интерфейсы), требования квалификации, спецификации надежности, защищенности, человеческие факторы, определение данных и требования к БД, установочные и приемочные требования, документация пользователя, работа пользователя, требования сервиса пользователя.

  1. Стандарты комплекса ГОСТ 34

Объектами стандартизации являются автоматизированные системы различных видов и все виды их компонентов, не только ПО и БД. Комплекс рассчитан на взаимодействие заказчика и разработчика, уделяет внимание содержанию проектных документов и распределению действий между сторонами.

Наиболее популярными в группе ГОСТ 34 являются:

- ГОСТ 34.601-90 Стадии создания автоматизированной системы;

- ГОСТ 34.602-89 Техническое задание на создание автоматизированной системы;

- Методические указания РД 50-34.698-90 требования к содержанию документов.

Стандарты предусматривают стадии и этапы выполнения работ по созданию автоматизированной системы, но не предусматривают сквозных процессов в явном виде. ГОСТ 34 определяет следующие этапы разработки ИС (табл. 1):

Таблица 1 - Этапы проектирования ИС по ГОСТ 34.601–90

этапа

Наименование этапа

1

Формирование требований к автоматизированной системе

2

Разработка концепции автоматизированной системы

3

Разработка технического задания (ТЗ)

4

Эскизный проект

5

Техническая документация

6

Рабочая документация.

7

Ввод в действие

8

Сопровождение

Основными особенностями комплекса стандартов ГОСТ34 является следующее:

1) основной целью разработки ГОСТ 34 было разрешение противоречий, возникающих при интеграции систем вследствие несогласованности нормативно-технической документации. В 80-х годах действовали комплексы стандартов для АСУ, ОАСУ, АСУП, АСУТП, САПР, АСТПП и др. Стандарты были несогласованны между собой;

2) адаптивность стандартов ГОСТ 34 обеспечивается тем, что участники работ по созданию автоматизированных систем определяют стадии и этапы работ, которые определяются в договорах и ТЗ;

3) полная обязательность выполнения требований ГОСТ 34 отсутствует. Материалы ГОСТ являются методической поддержкой, в значительной степени ориентированной на заказчика;

4) ТЗ является основным исходным документом для создания системы и ее приемки, определяет точки взаимодействия заказчика и разработчика.

5) ГОСТ 34 определяет автоматизированную систему следующим образом: «система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций».

Автоматизированная система рассматривается в первую очередь как персонал, принимающий решения и выполняющий другие управляющие действия, поддержанный организационно-техническими средствами.

4. Стандарт Великобритании SSADM

Стандарт SSADM Structured System Analysis and Design Method (метод анализа и проектирования структуры системы), начиная с 1970-х годов, стал использоваться при создании промышленных информационных технологий. В 1981 году данный стандарт SSADM был объявлен открытым отраслевым стандартом, обязательным к использованию во всех проектах автоматизированных систем, финансируемых из государственного бюджета (табл. 2).

Таблица 2 - Этапы проектирования по SSADM

№ этапа

Наименование этапа

0

Оценивание реализуемости системы

1

Предпроектное обследование

2

Выбор варианта автоматизации

3

Разработка ТЗ

4

Выбор варианта технической реализации

5

Разработка логического проекта

6

Физическое проектирование

Создатели технологии SSADM руководствовались рядом основополагающих принципов:

1) Постоянное вовлечение представителей будущих пользователей в процесс выработки решений на протяжении всего проектирования автоматизированной системы.

2) Четкая структуризация технологического процесса, увязка всех стадий проектирования, этапов и проектных процедур и регламентация ролей всех участников разработки.

3) Эффективный контроль за ходом разработки со стороны руководителя проекта, возможность использования существующих технологий для автоматизированного управления разработкой.

4) Стыковка с технологиями, реализованными в существующих системах программирования и управления базами данных.

5) Формализация процесса разработки, обеспечивающая широкое применение средств автоматизации проектирования.

Продуктом, издаваемым по технологии SSADM, является комплект документов, на основе которых может быть реализована разрабатываемая автоматизированная система на вычислительной установке с использованием систем программирования и СУБД.

5. Стандарт Соединенных штатов америки SADT

Стандарт SADTStructured Analysis and Design Technique (методология структурного анализа и проектирования) введен в США в 1975 году.

Стандарт определяет следующие этапы разработки ИС (табл. 3):

Таблица 3 - Этапы работ, которые включает SADT

№ этапа

Наименование этапа

1

Предпроектное обследование

2

Документирование полученных знаний и создание модели первого уровня приложения

3

Корректировка модели, модель второго уровня

4

Разработка логического проекта IDEF

5

Динамическая модель – действующий прототип

6

Диаграммы, рекомендуемые к публикации

7

Поэтапное сравнение проекта и технической реализации

8

Сопровождение проекта автоматизированной системы

Стандарт SADT поддержан целым рядом САПР-ов, построенных на стандартах IDEF0, IDEF1, IDEF1X, IDEF/CPN, которые являются подстандартами SADT, который является языком этих стандартов.

В стандарте IDEF первоначально обеспечивается единая информационная среда, а система формализованных правил увязывает в единый комплекс следующие модели: семантическую, функциональную, информационную, динамическую. Предполагается, что проект полностью выполняется в электронном виде.



Похожие документы:

  1. Программа развития факультета информационно-технического сервиса Поволжского государственного университета сервиса на период 2012-2017 годы в условиях функционирования

    Программа
    ... магистров по направлениям: 100100.68 «Сервис»; 210700.68 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи»; 230400.68 «Информационные системы и технологии» 221700 ...

Другие похожие документы..