авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |

«УДК 002.52/.54(075.8) ББК 32.973.202я73 МИНОБРНАУКИ РОССИИ ...»

-- [ Страница 2 ] --

В процессе накопления данных важной процедурой является их актуализация. Под актуализацией понимается поддержание хранимых данных на уровне, соответствующем информационным потребностям решаемых задач в системе, где организована информационная технология. Актуализация данных осуществляется с помощью операций добавления новых данных к уже хранимым, корректировки (изменения значений или элементов структур) данных и их уничтожения, если данные устарели и уже не могут быть использованы при решении функциональных задач системы.

Процесс представления знаний включен в базовую информационную технологию как один из основных, поскольку высшим продуктом информационной технологии является знание. Формирование знания как высшего информационного продукта до недавнего времени являлось (да в основе своей является и сейчас) прерогативой человека. Однако оказать помощь человеку при решении неформализуемых или трудно формализуемых задач может автоматизированный процесс представления знаний. В этом процессе объединяются процедуры формализации знаний, их накопления в формализованном виде и формальной генерации (вывода) новых знаний на основе накопленных в соответствии с поставленной задачей.

Вывод нового знания — это эквивалент решения задачи, которую не удается представить в формальном виде. Таким образом, процесс представления знаний состоит из процедур получения формализованных знаний и процедур генерации (вывода) новых знаний из полученных. К сожалению, практическая реализация процесса представления знаний с помощью ЭВМ еще не достигла достаточно широкого применения в информационных технологиях. Это связано как с продолжающимися поисками форм представления знаний в теории искусственного интеллекта, так и с практическими трудностями при создании баз знаний.

Состав и взаимосвязи моделей базовой ИТ Логический уровень информационной технологии представляется комплексом взаимосвязанных моделей, формализующих информационные процессы при технологических преобразованиях информации и данных. Формализованное в виде моделей представление информационной технологии позволяет связать параметры информационных процессов, а это означает возможность реализации управления информационными процессами и процедурами.

На рис. приведена схема взаимосвязи моделей базовой информационной технологии.

В зависимости от области применения и назначения информационной технологий модели информационных процессов конкретизируются, а некоторые могут и отсутствовать.

На основе модели предметной области (МПО), характеризующей объект управления, создается общая модель управления (ОМУ), а из нее вытекают модели решаемых задач (МРЗ). Так как решаемые задачи в информационной технологии предполагают в своей основе различные информационные процессы, то на передний план выходит модель организации информационных процессов, призванная на логическом уровне увязать эти процессы при решении задач управления.

При обработке данных формируются четыре основных информационных процесса:

обработка, обмен и накопление данных и представление знаний.

Модель обработки данных включает в себя (см. Рис. 2.5) формализованное описание процедур организации вычислительного процесса, преобразования данных и отображения данных. Под организацией вычислительного процесса (ОВП) понимается управление ресурсами компьютера (память, процессор, внешние устройства) при решении задач обработки данных. Эта процедура формализуется в виде алгоритмов и программ системного управления компьютером. Комплекс таких алгоритмов и программ получили название операционных систем. Операционные системы выступают в виде посредников между ресурсами компьютера и прикладными программами, организуя их работу.

Процедуры преобразования данных (ПрД) на логическом уровне представляют собой алгоритмы и программы обработки данных и их структур. Сюда включаются стандартные процедуры, такие, как сортировка, поиск, создание и преобразование статических и динамических структур данных, а также нестандартные процедуры, обусловленные алгоритмами и программами преобразования данных при решении конкретных информационных задач.

Моделями процедур отображения данных (ОД) являются компьютерные программы преобразования данных, представленных машинными кодами, в воспринимаемую человеком информацию, несущую в себе смысловое содержание. В современных ЭВМ данные могут быть отражены в виде текстовой информации, в виде графиков, изображений, звука, с использованием средств мультимедиа, которые интегрируют в компьютере все основные способы отображения.

Рис. 2.5 Схема взаимосвязи моделей базовой информационной технологии Модель обмена данными включает в себя формальное описание процедур, выполняемых в вычислительной сети: передачи (П), коммутации (К), маршрутизации (М).

Именно эти процедуры и составляют информационный процесс обмена. Для качественной работы сети необходимы формальные соглашения между ее пользователями, что реализуется в виде протоколов сетевого обмена. В свою очередь, передача данных основывается на моделях кодирования, модуляции каналов связи. На основе моделей обмена производится синтез системы обмена данными, при котором оптимизируются топология и структура вычислительной сети, метод коммутации, протоколы и процедуры доступа, адресации и маршрутизации.

Модель накопления данных формализует описание информационной базы, которая в компьютерном виде представляется базой данных. Процесс перехода от информационного (смыслового) уровня к физическому отличается трехуровневой системой моделей представления информационной базы: концептуальной, логической и физической схемами.

Концептуальная схема информационной базы (КСБ) описывает информационное содержание предлагаемой области, т. е. какая и в каком объеме информация должна накапливаться при реализации информационной технологии. Логическая схема информационной базы (ЛСБ) должна формализованно описать ее структуру и взаимосвязь элементов информации. При этом могут быть использованы различные подходы:

реляционный, иерархический, сетевой.

Выбор подхода определяет и систему управления базой данных, которая, в свою очередь, определяет физическую модель данных — физическую схему информационной базы (ФСБ), описывающую методы размещения данных и доступа к ним на машинных (физических) носителях информации.

Модель представления знаний. В современных информационных технологиях формирование моделей предметной области и решаемых задач производится в основном человеком, что связано с трудностями формализации этих процессов. Но по мере развития теории и практики интеллектуальных систем становится возможным формализовать человеческие знания, на основе которых и формируются вышеуказанные модели. В настоящее время используются такие модели, как логические (Л), алгоритмические (А), семантические (С), фреймовые (Ф) и интегральные (И).

Модель управления данными. Взаимная увязка базовых информационных процессов, их синхронизация на логическом уровне осуществляются через модель управления данными. Так как базовые информационные процессы оперируют данными, то управление данными — это управление процессами обработки, обмена и накопления.

Управление процессом обработки данных означает управление организацией вычислительного процесса, преобразованиями и отображениями данных в соответствии с моделью организации информационных процессов, основанной на модели решаемой задачи.

При управлении процессом обмена управлению подлежат процедуры маршрутизации и коммутации в вычислительной сети, а также передачи сообщений по каналам связи.

Управление данными в процессе накопления означает организацию физического хранения данных в базе и ее актуализацию, т. е. добавление данных, их корректировку и уничтожение.

Кроме того, должны быть подчинены управлению процедуры поиска, группировок, выборок и т. п.

Физическая модель базовой инфорамционной технологии Физический уровень информационной технологии представляет ее программно аппаратную реализацию. При этом стремятся максимально использовать типовые технические средства и программное обеспечение, что существенно уменьшает затраты на создание и эксплуатацию ИТ. С помощью программно-аппаратных средств осуществляются базовые информационные процессы и процедуры в их взаимосвязи и подчинении единой цели функционирования. Таким образом, и на физическом уровне ИТ рассматривается как система, причем большая система, в которой выделяется несколько крупных подсистем (Рис. 2.6). Это подсистемы, реализующие на физическом уровне информационные процессы обработки данных, обмена данными, накопления данных, управления данными и представления знаний. С системой информационной технологии взаимодействуют пользователь и проектировщик системы.

Подсистема обработки данных. Для выполнения функций этой подсистемы используются электронные вычислительные машины различных классов. В настоящее время при создании автоматизированных информационных технологий применяются три основных класса ЭВМ: на верхнем уровне — большие универсальные ЭВМ (по зарубежной классификации — мейнфреймы), способные накапливать и обрабатывать громадные объемы информации и используемые как главные ЭВМ;

на среднем — абонентские вычислительные машины (серверы);

на нижнем уровне — персональные компьютеры. Обработка данных, т. е. их преобразование и отображение, производится с помощью программ решения задач в той предметной области, для которой создана информационная технология.

Подсистема обмена данными. В эту подсистему входят комплекс программ и устройств, позволяющих создать вычислительную сеть и осуществить по ней передачу и прием сообщений с необходимыми скоростью и качеством. Физическими компонентами подсистемы обмена служат устройства приема-передачи данных: модемы, усилители, коммутаторы, кабели, специальные вычислительные комплексы, осуществляющие коммутацию, маршрутизацию и доступ к сетям. Программными компонентами подсистемы являются программы сетевого обмена, реализующие сетевые протоколы, кодирование декодирование сообщений и др.

Рис. 2.6 Взаимосвязь подсистем базовой информационной технологии Подсистема накопления данных. Подсистема реализуется с помощью банков и баз данных, организованных на внешних устройствах компьютеров и ими управляемых. В вычислительных сетях, помимо создания локальных баз и банков данных, используется организация распределенных банков данных и распределенной обработки данных.

Аппаратно-программными средствами этой подсистемы являются компьютеры различных классов с соответствующим программным обеспечением.

Подсистема представления знаний. Для автоматизированного формирования модели предметной области из ее фрагментов и модели решаемой информационной технологией задачи создается подсистема представления знаний. На стадии проектирования информационной технологии проектировщик формирует в памяти компьютера модель заданной предметной области, а также комплекс моделей решаемых технологией задач.

Подсистема управления данными. Это подсистема на компьютерах с помощью подпрограммных систем управления обработкой данных и организации вычислительного процесса, систем управления вычислительной сетью и систем управления базами данных.

Процесс преобразования информации в данные Прежде чем превратиться в данные, информация должна быть сначала собрана, соответствующим образом подготовлена и только после этого введена в ЭВМ, представ в виде данных на машинных носителях информации.

В технологических системах управления процесс преобразования информации в данные может быть полностью автоматизирован, так как для сбора информации о состоянии производственной линии применяются разнообразные электрические датчики, которые уже по своей природе позволяют преобразовывать физические параметры (вплоть до превращения их в данные, записываемые на машинных носителях информации) без выхода на человеческий уровень представления.

Рассмотрим последовательность фаз процесса преобразования информации в данные в информационной технологии организационно-экономических систем управления (Рис.

2.7).

Рис. 2.7 Схема преобразования информации в данные Сбор информации. На этой фазе поток осведомляющей информации, поступающей от объекта управления, воспринимается человеком и переводится в документальную форму (записывается на бумажный носитель информации). Для перевода потока осведомляющей информации необходимо собранную информацию передать в места ее ввода в компьютер, так как часто пункты получения первичной информации от них пространственно удалены.

Подготовка и контроль. Собранная информация для ввода в компьютер должна быть предварительно подготовлена, поскольку модель предметной области, заложенная в компьютер, накладывает свои ограничения на состав и организацию вводимой информации.

Контроль подготовленной и вводимой информации направлен на предупреждение, выявление и устранение ошибок, которые неизбежны в первую очередь из-за так называемого "человеческого фактора". Человек устает, его внимание может ослабнуть, кто то может его отвлечь — в результате возникают ошибки. Ошибки при сборе и подготовке информации могут быть и преднамеренными. При контроле собранной и подготовленной информации применяют совокупность приемов, как ручных, так и формализованных, направленных на обнаружение ошибок. Процедуры контроля полноты и достоверности информации и данных подразделены на визуальные, логические и арифметические.

При визуальном методе производится зрительный просмотр документа в целях проверки полноты, актуальности, подписей ответственных лиц, юридической законности и т. д.

Логический метод контроля предполагает сопоставление фактических данных с нормативными или с данными предыдущих периодов обработки, проверку логической непротиворечивости функционально-зависимых показателей и их групп и т. д.

Арифметический метод контроля включает подсчет контрольных сумм по строкам и столбцам документов, имеющих табличную форму, контроль по формулам, признакам делимости или четности, балансовые методы, повторный ввод и т. п.

Ввод информации. В организационно-экономической системе ввод информации в конечном итоге выполняется вручную — пользователь ЭВМ "набирает" информацию (алфавитно-цифровую) на клавиатуре, визуально контролируя правильность вводимых символов по отображению на экране дисплея. Каждое нажатие клавиши — это преобразование символа, изображенного на ней, в электрический двоичный код, т. е. в данное.

Организация вычислительного процесса.

Процесс обработки может быть разбит на ряд связанных между собой процедур (Рис.

2.8) — организацию вычислительного процесса (ОВП), преобразование данных и отображение данных.

Содержание процедур процесса обработки данных представляет его концептуальный уровень;

модели и методы, формализующие процедуры обработки данных в ЭВМ, логический уровень;

средства аппаратной реализации процедур — физический уровень процесса.

Рис. 2.8 Общая схема взаимодействия процедур обработки данных При обработке данных с помощью ЭВМ в зависимости от конкретного применения информационной технологии, а значит, и решаемых задач различают три основных режима:

Пакетный - программы с исходными данными, накапливаются в памяти ЭВМ, образуя пакет, а затем после выполнения процедур оптимизации весь пакет обрабатывается на ЭВМ в виде одного непрерывного задания. Это позволяет максимально загрузить все ресурсы ЭВМ;

Режим разделения времени – реализуется путём выделения части времени работы процессора для определённой программы стоящей в очереди заданий. Это позволяет в процессе вычислений поставить новую задачу на выполнение и получить быстрее результат от небольшой задачи. При этом неизбежны дополнительные потери времени на организацию вычислительного процесса.

Режим реального времени - используется при обработке данных, предназначенных для управления физическими процессами, т. е. в этом режиме необходимо достичь такой скорости реакции, чтобы успеть за короткий промежуток времени обработать поступившие данные и использовать полученный результат для управления процессом.

Кроме этого организации вычислительного процесса может выполняться на:

однопроцессорной системе (одно машинной);

многопроцессорных ЭВМ (много машинных).

В разных системах возможны различные методы организации и обслуживания очереди заданий. Основная цель этой организации - это получение наилучших показателей:

производительность;

загруженность ресурсов;

малое время простоя;

высокая пропускная способность;

разумное время ожидания в очереди заданий.

При организации обслуживания вычислительных задач на логическом уровне создается модель задачи обслуживания, которая может иметь как прямой, так и обратной (оптимизационный) характер. При постановке прямой задачи ее условиями являются значения параметров вычислительной системы, а решением — показатели эффективности ОВП. При постановке обратной, или оптимизационной, задачи условиями являются значения показателей (или показателя) эффективности ОВП, а решением — параметры вычислительной системы (ВС).

Классификация архитектур вычислительных систем.

Большинство систем в настоящее время содержат несколько процессоров, и с целью достижения максимальной эффективности используют параллельную и конвейерную обработки.

Параллельная обработка. Для распараллеливания необходимо следующим образом организовать вычисления:

составить программы в форме параллельной обработки за счет использования специального языка ориентированного на параллельные вычисления;

организовать вычислительный процесс таким образом, чтобы выполняемая программа автоматически анализировалась на наличие явного или скрытого параллельного алгоритма обработки;

при их обнаружении организуется их параллельная обработка.

Конвейерная обработка. Она позволяет повысить время загрузки устройств ЭВМ, за счёт «разбиения» вычислений на несколько последовательных шагов, чем больше ступеней конвейера, тем более высокую загрузку можно обеспечить устройством ЭВМ.

Наиболее применяемой классификацией архитектур вычислительных систем является классификация Флина:

1. Структура ОКОД (один поток команд — один поток данных), или SISD (Single Instruction stream — Single Data stream), — од нопроцессорная ЭВМ 2. Структура ОКМД (один поток команд, много потоков данных), или SIMD (Single Instruction stream, Multiple Data stream), — матричная многопроцессорная система.

3. Структура МКОД (много потоков команд — один поток данных), или MISD (Multiple Instruction stream — Single Data stream), — конвейерная МГТС.

4. Структура МКМД (много потоков команд — много потоков данных), или MIMD (Multiple Instruction stream — Multiple Data stream). Существует несколько типов МКМД. К ним относятся: мультипроцессорные системы, системы с мультиобработкой, многомашинные системы, компьютерные сети.

Рис. 2.9 Структура ОКОД (SISD): CPU— процессор Рис. 2.10 Структура ОКМД (SIMD) Рис. 2.11 Структура МКОД (MISD) Рис. 2.12 Структура МКМД (MIMD) Существуют следующие мультипроцессорные системы:

Системы параллельной обработки данных.

Можно выделить четыре типа архитектуры систем параллельной обработки:

1. Конвейерная и векторная обработка.

2. Машины типа SIMD.

3. Машины типа MIMD.

4. Многопроцессорные машины с SlMD-процессорами.

Сществующие MIMD-машины распадаются на два основных класса:

1. Многопроцессорные системы с общей памятью.

2. Многопроцессорные системы с локальной памятью и многомашинные системы.

Рис. 2.13 Типовая архитектура мультипроцессорной системы с общей памятью Рис. 2.14 Типовая архитектура мультипроцессорной системы с распределенной памятью Сущность процесса отображения данных и его реализация.

Без возможности восприятия результата обработки информации человеческими органами чувств этот результат оставался бы вещью в себе (ведь мы не ощущаем машинное представление информации).

Наиболее активно из человеческих органов — зрение, поэтому процедуры отображения в информационных технологиях, особенно организационно-экономических, преследуют цель как можно лучше представить информацию для визуального наблюдения.

Для того чтобы получить на экране дисплея изображение, отображающее выводимую из компьютера информацию, данные должны быть соответствующим образом преобразованы, затем адаптированы с параметрами дисплея и, наконец, воспроизведены.

Все эти операции должны выполняться в строгом соответствии с заданной формой воспроизведения и возможностями воспроизводящего устройства. Согласование операций процедуры отображения производится с помощью управляющей процедуры ОВП Рис. 2.15 Схема взаимодействия процедур при отображении данных Отображение информации на экране дисплея (или на бумаге принтера, графопостроителя) в виде графических объектов (графиков, геометрических фигур, изображений и т. д. ) носит название компьютерной (машинной) графики.

На логическом уровне процедура отображения использует законы аналитической геометрии, разработанной французским философом и математиком Р. Декартом в XVII в., согласно которой положение любой точки на плоскости (а экран дисплея — плоскость) задается парой чисел — координатами. Пользуясь декартовой системой координат, любое плоское изображение можно свести к списку координат составляющих его точек. И наоборот, заданные оси координат, масштаб и список координат легко превратить в изображение. Геометрические понятия, формулы и факты, относящиеся прежде всего к плоскому и трехмерному изображениям, играют в задачах компьютерной графики особую роль. Основой математических моделей компьютерной графики являются аффинные преобразования и сплайн-функции.

В аффинных (от лат. affinis — родственный) преобразованиях плоскости особую роль играют несколько важных частных случаев, имеющих хорошо прослеживаемые геометрические характеристики.

Аффинная геометрия — раздел геометрии, в котором изучаются свойства фигур на плоскости (или в пространстве), сохраняющиеся при любых аффинных преобразованиях плоскости (или пространства), т. е. инвариантные относительно таких преобразований.

Как доказывается в курсе аналитической геометрии, любое преобразование вида (поворот, сдвиг, масштабирование, отражение) всегда можно представить как последовательное использование (суперпозицию) простейших преобразований вида А, Б, В и Г (или части этих преобразований).

Для эффективного использования этих преобразований в задачах компьютерной графики более удобной является их матричная запись.

Не всегда удается получить точное функциональное описание объекта. Чаще всего оказывается возможным вычислить только ряд точек графической фигуры. И тогда возникает задача плавного соединения (а не прямыми) этих точек для восстановления на экране изображения воспроизводимой фигуры. Эта задача в компьютерной графике решается с помощью геометрических сплайнов, или сплайн-функций.

Сам термин "сплайн" происходит от английского spline. В основе этого подхода к описанию поверхностей лежит использование относительно несложных формул сплайн функций, позволяющих восстанавливать облик изделия с необходимой точностью.

Назначение и характеристика процесса накопления данных.

Назначение информационного процесса накопления данных состоит в создании, хранении и поддержании в актуальном состоянии информационного фонда, необходимого для выполнения функциональных задач системы управления, для которой построен контур информационной технологии. Кроме того, хранимые данные по запросу пользователя или программы должны быть быстро и в достаточном объеме извлечены из области хранения и переведены в оперативные запоминающие устройства ЭВМ.

Процесс накопления данных состоит из процедур- выбор хранимых данных, хранение данных, их актуализация и извлечение.

Информационный фонд систем управления должен формироваться на основе принципов необходимой полноты и минимальной избыточности хранимой информации.

Эти принципы реализуются процедурой выбора хранимых данных, в процессе выполнения которой проводится анализ циркулирующих в системе данных, и на основе их группировки на входные, промежуточные и выходные определяется состав хранимых данных. Входные данные — это данные, получаемые из первичной информации и создающие информационный образ предметной области. Они подлежат хранению в первую очередь.

Промежуточные данные — это данные, формирующиеся из других данных при алгоритмических преобразованиях. Как правило, они не хранятся, но накладывают ограничения на емкость оперативной памяти компьютера. Выходные данные являются результатом обработки первичных (входных) данных по соответствующей модели, они входят в состав управляющего информационного потока своего уровня и подлежат хранению в определенном временном интервале. Вообще, данные имеют свой жизненный цикл существования, который фактически и отображается в процедурах процесса накопления.

Процедура хранения состоит в том, чтобы сформировать и поддерживать структуру хранения данных в памяти ЭВМ. Современные структуры хранения данных должны быть независимы от программ, использующих эти данные, и реализовывать вышеуказанные принципы (полнота и минимальная избыточность). Такие структуры получили название баз данных. Процедуры создания структуры хранения (базы данных), актуализации, извлечения и удаления данных осуществляются с помощью специальных программ, называемых системами управления базами данных.

Процедура актуализации данных позволяет изменить значения данных, записанных в базе, либо дополнить определенный раздел, группу данных. Устаревшие данные могут быть удалены с помощью соответствующей операции.

Процедура извлечения данных необходима для пересылки из базы данных требующихся данных либо для преобразования, либо для отображения, либо для передачи по вычислительной сети.

При выполнении процедур актуализации и извлечения обязательно выполняются операции поиска данных по заданным признакам и их сортировки, состоящие в изменении порядка расположения данных при их хранении или извлечении.

На логическом уровне все процедуры процесса накопления должны быть формализованы, что отображается в математических и алгоритмических моделях этих процедур.

Состав моделей и программ процесса накопления данных.

Информационный фонд системы управления должен обеспечивать получение выходных наборов данных из входных с помощью алгоритмов обработки и корректировки данных. Это возможно, если создана инфологическая модель предметной области, которая вместе с наборами хранимых данных и алгоритмами их обработки позволяет построить каноническую модель (схему) информационной базы, а затем перейти к логической схеме и далее — к физическому уровню реализации.

Инфологической (концептуальной) моделью предметной области называют описание предметной области без ориентации на используемые в дальнейшем программные и технические средства. Однако для построения информационной базы инфологической модели недостаточно. Необходимо провести анализ информационных потоков в системе в целях установления связи между элементами данных, их группировки в наборы входных, промежуточных и выходных элементов данных, исключения избыточных связей и элементов данных. Получаемая в результате такого анализа безызбыточная структура носит название канонической структуры информационной базы и является одной из форм представления инфологической модели предметной области.

Логический (модельный) уровень процесса накопления данных связан с физическим через программы, осуществляющие создание канонической структуры БД, схемы ее хранения и работу с данными.

Рис. 2.16 Состав моделей и программ процесса накопления данных Каноническая структура БД создается с помощью модели выбора хранимых данных.

Формализованное описание БД производится с помощью трех моделей: модели хранения данных (структура БД), модели актуализации данных и модели извлечения данных. На основе этих моделей разрабатываются соответствующие программы: создания канонической структуры БД (ПКС), создания структуры хранения БД (ПС), актуализации (ПА) и извлечения данных (ПИ).

Таким образом, переход к физической модели базы данных, реализуемой и используемой на компьютере, производится с помощью системы программ, позволяющих создавать в памяти ЭВМ (на магнитных и оптических дисках) базу хранимых данных и работать с этими данными, т. е. извлекать, изменять, дополнять, уничтожать их — системы управления базами данных (СУБД).

Назначение и характеристика процесса обмена данными.

Обмен данными происходит в любой информационной системе. Обмен данными может производиться как внутри, так и между отдельными ЭВМ. При реализации обмена данных внутри ЭВМ используются специальные системные шины и устройство поддерживающее их работу.

Для реализации обмена данными между отдельными ЭВМ, создаются сети ЭВМ.

Работу сетей ЭВМ строят на основе стандарта OSI (стандарт взаимодействия открытых систем).

Координация разработок сетей осуществляется на основе базовой эталонной модели OSI, являющейся стандартом 7498 ISO.

Рис. 2.17 Базовая эталонная модель взаимодействия открытых систем Область взаимодействия открытых систем определяется последовательно параллельными группами функций, или модулями взаимодействия, реализуемыми программными или аппаратными средствами. Модули, образующие область взаимодействия прикладных процессов и физических средств соединения, делятся на семь иерархических уровней. Каждый из них выполняет определенную функциональную задачу.

Три верхних уровня (прикладной, представительный и сеансовый) вместе с прикладными процессами образуют область обработки данных, реализующих информационные процессы, выполняемые в системах. Процессы этой области используют сервис по транспортировке данных четвертого уровня, который осуществляет процедуры передачи информации от системы-отправителя к системе-адресату.

Три нижних уровня (сетевой, канальный и физический) образуют область передачи данных между множеством взаимодействующих систем, реализуют коммуникационные процессы по транспортировке данных.

В соответствии со спецификой передаваемых сообщений организуется канал, представляющий собой комплекс технических средств, обеспечивающих передачу сигналов от источника к потребителю.

Прохождение сигналов по каналу связи всегда сопровождается искажениями и воздействием помех. Поэтому основной функцией приемника является распознание в принимаемых колебаниях переданного сигнала. Эту операцию приемник производит в процессе демодуляции, т. е. в процессе выделения передаваемого сигнала, после чего он преобразовывается в сообщение.

Рис. 2.18 Схема передачи информации по каналу связи Скорость передачи информации, а ее предельно допустимое значение для данного канала называют емкостью канала, относится к фундаментальным понятиям теории связи, она служит одной из главных характеристик канала передачи информации.

Емкость канала является максимальной величиной скорости. Чтобы достигнуть такой скорости передачи, информация должна быть закодирована наиболее эффективным образом. Утверждение, что такое кодирование возможно, является важнейшим результатом созданной К. Э. Шенноном теории информации.

Кодированием называется сопоставление алфавитов, а правило, по которому оно проводится, — кодом. Иными словами, кодирование можно определить как представление сообщений в форме, удобной для передачи по данному каналу. Электрический ток в телефонных проводах — это кодированная речь, а звуковые волны речи — это кодированные колебания голосовых связок.

Кодирование есть представление по определенным правилам дискретных сообщений в некоторые комбинации, составленные из определенного числа элементов — символов.

Информационная модель процесса принятия решений.

В автоматизированной системе, несмотря на наличие контура информационной технологии, ответственность за принятое управляющее решение возлагается на человека — лицо, принимающее решение. Другими словами, решение принимает человек, а информационная технология помогает ему в этом.

При принятии решения человек может учитывать и такие аспекты, как мораль, традиции, человеческие взаимоотношения. Вот почему при управлении социально экономическими системами (при организационно-экономическом управлении) процесс принятия решения не может быть осуществлен без человека.

Человек на основе автоматизированного анализа (АИ) осведомляющей информации Iос от объекта управления и информации Iвх от концептуальной модели объекта управления производит постановку задачи (ПЗ), решение которой должно позволить в данной ситуации наилучшим образом управлять объектом.

Рис. 2.19 Модель принятия решения Однако решений (альтернатив) всегда несколько: если решение всегда одно, то проблемы выбора не существует, а значит, теряет смысл и сам процесс принятия решения.

Поэтому далее идет фаза генерации альтернатив (ГА), т. е. выдвижения возможных решений задачи. Как уже подчеркивалось, управление всегда ведется с определенной целью. Решение поставленной задачи должно согласовываться с общей целью управления и частной целью в данной ситуации. Поэтому выбрать альтернативу невозможно, если нет критерия выбора, отражающего цель управления. Таким образом, следующая фаза — выбор критерия (ВКр) решения поставленной задачи. На этом этапе анализа альтернатив (АА) проводится их исследование по выбранному критерию, а далее — окончательный выбор одной из альтернатив (ВА), наилучшим образом удовлетворяющей критерию выбора.

Выбранная альтернатива дополнительно анализируется, и выдается окончательное решение (ВР), принимающее в организационных системах вид потока управляющей информации Iу.

Если рассматривать фазы принятия решения относительно возможности их автоматизации на базе информационной технологии, то в настоящее время, пожалуй, только фазы анализа информации (АИ), генерации альтернатив (ГА) и анализа альтернатив (АА) по выбранному критерию удается автоматизировать в достаточной мере (на рис.

изображены овалами). Для этого необходимо, чтобы в ЭВМ находились модели поставленной задачи, с помощью которых возможно было бы быстро просчитать результаты решения по различным альтернативам, исходным данным и критериям.

Конечно, для этого желательно, чтобы ЛПР умело использовать средства информационной технологии. В противном случае приходится иметь штат системщиков, аналитиков и т. п.

Литература: [1];

[5].

2.4 Лекция: Основные подходы к «управлению» сложными системами Эволюция управленческой мысли.

В древности термин «кибернетика» использовался Платоном в контексте «исследования самоуправления» в «Законах», для обозначения управления людьми.

Слово фр. «cyberntique» использовалось практически в современном значении в году французским физиком и систематизатором наук Андре Ампером (фр. Andr-Marie Ampre, 1775—1836), для обозначения науки управления в его системе классификации человеческого знания:

Кибернетика (от др. -греч. — «искусство управления») — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Термин «кибернетика» изначально ввел в научный оборот в 1830 году Андре-Мари Ампер, который в своем фундаментальном труде «Опыт о философии наук» (1834—1843) определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага.

Современная кибернетика началась в 1940-х как междисциплинарная область исследования, объединяющая системы управления, теории электрических цепей, машиностроение, логическое моделирование, эволюционную биологию, неврологию.

Системы электронного управления берут начало с работы инженера Bell Labs Гарольда Блэка в 1927 году по использованию отрицательной обратной связи, для управления усилителями. Идеи также имеют отношения к биологической работе Людвига фон Берталанфи в общей теории систем.

В современном понимании — это наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе, впервые был предложен Норбертом Винером в 1948 году.

Она включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи.

Сфера кибернетики Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход, кибернетическая система. Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы.

Примеры кибернетических систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики связано с созданием в 40-х гг. XX века этих машин, а развитие кибернетики - с прогрессом ЭВМ.

Наиболее весомыми теориями, объединяемыми кибернетикой, можно назвать следующие:

Теория передачи сигналов Теория управления Теория автоматов Теория принятия решений Синергетика Теория алгоритмов Распознавание образов Теория оптимального управления Кибернетика — наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами, изучающая общие принципы управления и связи, лежащие в основе работы самых разнообразных по природе систем — от самонаводящих ракет-снарядов и быстродействующих вычислительных машин до сложного живого организма. Управление — это перевод управляемой системы из одного состояния в другое посредством целенаправленного воздействия управляющего.

Оптимальное управление — это перевод системы в новое состояние с выполнением некоторого критерия оптимальности, например, минимизации затрат времени, труда, веществ или энергии. Сложная динамическая система — это любой реальный объект, элементы которого изучаются в такой высокой степени взаимосвязи и подвижности, что изменение одного элемента приводит к изменению других.

Кибернетический (процессный) подход к описанию систем Кибернетический подход к описанию систем состоит в том, что всякое целенаправленное поведение рассматривается как управление. Управление — в широком, кибернетическом смысле — это обобщение приемов и методов, накопленных разными науками об управлении искусственными объектами и живыми организмами. Язык управления — это использование понятий «объект», «среда», «обратная связь», «алгоритм»

и т. д.

Под управлением будем понимать процесс организации такого целенаправленного воздействия на некоторую часть среды, называемую объектом управления, в результате которого удовлетворяются потребности субъекта, взаимодействующего с этим объектом.

Анализ управления заставляет выделить тройку — среду, объект и субъект, внутри которой разыгрывается процесс управления (рис. ). В данном случае субъект ощущает на себе воздействие среды Х и объекта У. Если состояние среды Х он изменить не может, то состоянием объекта У он может управлять с помощью специально организованного воздействия U. Это и есть управление.

Процессы управления присущи как живой, так и неживой природе. С управлением мы сталкиваемся в своей жизни повсеместно. Это и государство, которым управляют соответствующие структуры;

это и ЭВМ, работающая под управлением программы, и т. д.

Совокупность объекта управления (ОУ), управляющего органа (УО) и исполнительного органа (ИО) образует систему управления (Рис. 2.20), в которой выделяются две подсистемы: управляющая и управляемая.

Рис. 2.20 Укрупненная структурная схема системы управления В процессе функционирования этой системы управляющий орган получает информацию Iос о текущем состоянии объекта управления и информацию Iвх о том, в каком состоянии должен находиться объект управления. Отклонения объекта управления от заданного состояния происходят под воздействием внешних возмущений (F).

Результатом сравнения информации Iвх и Iос в управляющем органе является Iу, возникновение управляющей информации которая воздействует на исполнительный орган (ИО). На основе информации Iу исполнительный орган вырабатывает управляющее воздействие (U), которое ликвидирует отклонение в объекте управления.

Наиболее сложным звеном в системе управления является управляющий орган. Здесь степень сложности определяется количеством выполняемых функций, т. е. управляющий орган должен уметь производить наибольшее разнообразие действий. Это естественно, так как на любое состояние объекта управления управляющий орган должен отреагировать соответствующим образом, своевременно обработав поступившую в него информацию и выработав управляющую информацию.

Как видно из структурной схемы управления, для ее функционирования необходима информация. На приведенной схеме изображены три ее потока: Iвх, Iос и Iу. Информация Iвх сообщает управляющему органу о множестве возможных состояний объекта управления и управляющего органа, а также о том, в каком из состояний должен находиться объект управления при заданных внешних условиях. Информация Iос — это информация обратной связи. Понятие обратной связи является фундаментальным в теории управления. В общем случае под обратной связью понимают передачу воздействия с выхода какой-либо системы обратно на ее вход. В системах управления обратная связь является информационной, и с ее помощью в управляющую подсистему поступает информация о текущем состоянии управляемой подсистемы. Третий информационный поток Iу — это информация, возникшая в результате обработки в управляющем органе информации Iвх и Iос и управляющая работой исполнительного органа.

Очень важным компонентом входной информации Iвх является информация о цели управления, ибо управление бессмысленно, если оно не направлено на достижение определенной цели. Если управление наилучшим образом соответствует поставленной цели, то такое управление называется оптимальным. Критерием оптимальности управления является некоторая количественно измеряемая величина, отражающая цель управления.

Математическая запись критерия оптимальности носит название целевой функции. При оптимальном управлении значение целевой функции достигает экстремума (максимума или минимума в зависимости от критерия оптимальности).

Ярко выраженный целевой информационный характер управления подтверждается его кибернетическим определением: управление есть процесс целенаправленной переработки информации.

Рассмотрим, как состояние объекта Y влияет на состояние потребностей субъекта.

Потребности субъекта A = ( 1,..., k ), где i — состояние i-й потребности субъекта, которая выражается неотрицательным числом, характеризующим насущность, актуальность этой потребности. Свое поведение субъект строит так, чтобы минимизировать насущность своих потребностей, т. е. решает задачу многокритериальной оптимизации:

( X, U ) min (i = 1, k ), () rR где R — ресурсы субъекта. Эта зависимость выражает неизвестную, но существующую связь потребностей с состоянием среды Х и поведением U субъекта.

Рис. 2.21 Кибернетический подход к процессу управления * Пусть U x —решение задачи (), т. е. оптимальное поведение субъекта, минимизирующее * его потребности А. Способ решения задачи (), позволяющий определить U x, называется алгоритмом управления U x = ( At, X ), () * где — алгоритм, позволяющий синтезировать управление по состоянию среды Х и потребностей Аt,. Потребности субъекта изменяются не только под влиянием среды или объекта, но и самостоятельно, отражая жизнедеятельность субъекта, что отмечается индексом t.

Алгоритм управления, которым располагает субъект, и определяет эффективность его функционирования в данной среде. Алгоритм имеет рекуррентный характер:

U N +1 = (U N, At, X ),, т. е. позволяет на каждом шаге улучшать управление. Например, в смысле At ( X,U N +1 ) At ( X,U N ), т. е. уменьшения уровня своих потребностей.

Осознанное удовлетворение потребностей заставляет декомпозировать алгоритм управления и вводить промежуточную стадию — формулировку цели управления, т. е.

действовать по двухэтапной схеме:

At Z * U *.

На первом этапе определяется цель управления Z *, причем задача решается на интуитивном уровне:

Z * = 1 ( X, At ), где 1 — алгоритм синтеза цели Z* по потребностям Аt и состоянию среды X. На * втором этапе определяется управление U x, реализация которого обеспечивает достижение цели 2. *, сформированной на первой стадии, что и приводит к удовлетворению потребностей субъекта. Именно на этой стадии может быть использована вся мощь формального аппарата, с помощью которого по цели Z* синтезируется управление U x = 2 ( Z *, X ), * где 2 — алгоритм управления. Этот алгоритм и есть предмет изучения кибернетики как науки.

Таким образом, разделение процесса управления на два этапа отражает известные стороны науки — неформальный, интуитивный, экспертный и формальный, алгоритмизуемый. Если первая пока полностью принадлежит человеку, то вторая является объектом приложения формальных подходов. Естественно, что эти различные функции выполняются разными структурными элементами. Первую функцию (1, выполняет субъект, а вторую (2 — управляющее устройство (УУ). На рис. показано взаимодействие этих элементов. Штриховой линией выделена система управления (СУ), выполняющая функцию реализации целей управления 2*, формируемых субъектом.

Рис. 2.22 Взаимодействие элементов системы управления.

Системы управления сложный объект управления •. Структурная схема СУ приведена на рис.. Здесь Dx и Dy — датчики, измеряющие состояние среды и объекта соответственно.

Результаты измерений Х'=Dx(Х) и У'=Dy(У) образуют исходную информацию ]= {X', У'} для УУ, которое на этой основе вырабатывает команду управления и, являющуюся лишь информациейо том, в какое положение должны быть приведены управляемыевходы объекта.

Рис. 2.23 Структурная схема системы управления Следовательно, управление - есть результат работы алгоритма U = 2 ( J, Z * ).

Как видно, управление в широком смысле образуется четверкой параметров { Z *, J,U, 2. } В качестве примера рассмотрим основные понятия управления в технических и организационных системах.

Управление — целенаправленная организация того или иного процесса, протекающего в системе. В общем случае процесс управления состоит из следующих четырех элементов:

получение информации о задачах управления (Z*), получение информации о результатах управления (т. е. о поведении объекта управления У’);

анализ полученной информации и выработка решения (J=={х'. У'}), исполнение решения (т. е. осуществление управляющих воздействий И').

Процесс управления — это информационный процесс, заключающийся в сборе информации о ходе процесса, передаче ее в пункты накопления и переработки, анализе поступающей, накопленной и справочной информации, принятии решения на основе выполненного анализа, выработке соответствующего управляющего воздействия и доведении его до объекта управления. Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой при воздействии различного рода помех. Цели, принципы и границы управления зависят от сущности решаемой задачи.

В системах оптимального управления требуется наилучшим образом выполнить поставленную перед системой задачу при заданных реальных условиях и ограничениях.

Понятие оптимальности должно быть конкретизировано для каждого отдельного случая.

Прежде чем принимать решение о создании системы управления, необходимо рассмотреть все его этапы, независимо от того, с помощью каких технических средств они будут реализованы. Такой алгоритмический анализ управления является основой для принятия решения о создании системы управления и степени ее автоматизации. При этом анализе следует обязательно учитывать фактор сложности объекта управления:

отсутствие математического описания системы;

стохастичность поведения;

негативность к управлению;

нестационарность, дрейф характеристик;

невоспроизводимость экспериментов (развивающаяся система все время как бы перестает быть сама собой, что предъявляет специальные требования к синтезу и коррекции модели объекта управления).

Этапы управления.

Управление сложной системы состоит из этапов:

1. Формирование целей. Множество целей управления, которое должно реализовать СУ определяется как внешними по отношению к системе, так и внутренними факторами и, в частности, потребностям субъекта А. Сложность формализации учета влияния на цели очевидна. Различают три вида целей: стабилизация— заключается в требовании поддерживать выходы объекта на заданном уровне;

ограничение — требует нахождения в заданных границах целевых переменных Z i*, i = 1, k ;

экстремальная цель—сводится к поддержанию в экстремальном состоянии целевых переменных Z i*.

2. Определение объекта управления. Этот этап связан с выделением той части среды субъекта, состояние которой он может изменить и тем самым воздействовать на свои потребности. В ряде случаев, когда границы объекта очевидны, проблемы выделения объекта из среды не возникает. Это бывает, когда объект достаточно автономен (самолет, телефонная станция и т. д. ). Однако в других случаях связи объекта со средой настолько сильны и разнообразны, что порой очень трудно понять, где кончается объект и начинается среда. Именно это и заставляет вводить специальный этап — определение объекта управления. Объект должен быть в определенном смысле минимальным, т. е.


иметь наименьший объем. Это необходимо с целью минимизации трудоемкости его изучения при синтезе модели. При этом существенным ограничением выступает достижимость множества целей управления {Z*} в рамках выделенного для этого ресурса R. Это означает, что для любого состояния среды Х должно найтись управление U * R, с помощью которого можно добиться любой допустимой цели Z * {Z *} 3. Структурный синтез модели. Последующие три этапа управления сложными системами связаны с решением задачи создания ее модели, которая нужна для синтеза управления U. Только с помощью модели объекта можно построить управление U*, переводящее объект в требуемое (целевое) состояние Z*. Модель F, связывающая входы Х и U с выходом У, определяется структурой SТ и параметрами С={с1...,ck}, т. е. представима в виде двойки F={SТ, С). На этом этапе определяется структура SТ, т. е. модель объекта с точностью до значений ее параметров С. Этап структурного синтеза включает:

определение внешней структуры модели, декомпозицию модели, определение внутренней структуры элементов модели. Синтез внешней структуры сводится к содержательному определению входов Х и U, выхода У без учета внутренней структуры объекта, т. е. объект рассматривается как некий «черный ящик» с n+q входами и m выходами. Декомпозиция модели заключается в том, чтобы, воспользовавшись априорными сведениями о структуре объекта, упростить задачу синтеза структуры модели. Синтез структуры модели сводится к определению вида оператора F модели объекта с точностью до параметров С. Это значит, что параметры становятся переменными модели, т. е.

Y = F ( X,U, C ), где F — оператор преобразования структуры SТ, параметры которого для удобства внесены в переменные С. Представление оператора преобразования модели в виде () можно назвать параметризацией модели, что эквивалентно заданию его структуры. При синтезе структуры моделей объектов управления могут применяться различные подходы — от классических методов теории автоматического управления (ТАУ) до современных методов имитационного моделирования (методы случайного поиска, статистических испытаний и др. ), семиотического моделирования с использованием языка бинарных отношений и других методов современной математики, использующих сочетание дополняющих друг друга возможностей аналитических и статистических, семиотических и графических и других формализованных представлений системы.

4. Идентификация параметров модели объекта. Этот этап связан с определением числовых значений параметров С в режиме нормального функционирования объекта. Делается это стандартными приемами идентификации. Для выяснения зависимости выхода объекта от управляемых входов (U необходимо преднамеренно их изменять, т. е.

экспериментировать с объектом. Однако сложная система «не любит» эксперименты, нарушающие режим ее нормального функционирования. Поэтому эксперимент, которого нельзя набежать, следует проводить, минимально возмущая объект, но так, чтобы получить при этом максимальную информацию о влиянии варьируемых параметров на выход объекта.

5. Планирование эксперимента. На данном этане главным является синтез плана эксперимента, позволяющего с максимальной эффективностью определить искомые параметры модели объекта управления. Для статического объекта этот план {U представляет собой набор состояний управляемого выхода объекта U={U1..., Un}, а для динамического — план-функцию 0=t=T, т. е. программу изменения во времени входа объекта. Эксперимент на объекте дает возможность определить реакцию объекта на это воздействие. В статическом случае эта реакция имеет вид Y={y1,..., yn), где yi = F (Vi ), i = 1, N, а в динамическом — У(1)= ^{и(1)}. Полученная информация и o является исходной для определения параметров модели F: У=F(U, С), что осуществляется методами идентификации. План эксперимента 0 определяется:

структурой SТ модели F, ресурсом планирования R, который образуется выделяемыми на эксперимент средствами, областью планирования, определяющей пределы изменения входа U;

критерием планирования, который определяет эффективность плана U.

6. Синтез управления. На этом этапе принимается решение о том, каково должно быть управление (U, чтобы достигнуть заданной цели управления Z* в объекте. Это решение опирается на имеющуюся модель объекта F, заданную цель Z*, полученную информацию о состоянии среды Х и выделенный ресурс управления R, который представляет собой ограничения, накладываемые на управление (U в связи со спецификой объекта и возможностями СУ. Достижение цели Z* возможно соответствующим выбором управления U (состояние среды Х изменяется независимо от нас). Это приводит к экстремальной задаче Q( X, Y ) min U * решение которой U* является оптимальным управлением. Способы решения задачи существенно зависят от структуры модели объекта F. Если объект статический, т. е. F— функция, то получаем задачу математического программирования, если же — динамический, т. е. F— оператор, то решают вариационную задачу.

7. Реализация управления или отработка в объекте оптимального решения U*, полученного на предыдущем этапе. Реализовав управление и убедившись, что цель управления не достигнута, возвращаются к одному из предыдущих этапов. Даже в лучшем случае, когда поставленная цель достигнута, необходимость обращения к предыдущему этапу вызывается изменением состояния среды Х или сменой цели управления U*.

Таким образом, при благоприятном стечении обстоятельств обращаются к этапу синтеза управления, где определяется новое состояние, которое отражает новую ситуацию, сложившуюся в среде. Так функционирует стандартный контур управления простым объектом.

8. Адаптация. Специфика управления сложной системой состоит в том, что благодаря зашумленности и нестационарности информация, полученная на предыдущих этапах, приближенно отражает состояние системы лишь в предыдущие моменты времени. Это и вызывает необходимость коррекции. Коррекция может затрагивать различные этапы.

Простейшая коррекция связана с подстройкой параметров модели С. Такого рода коррекцию называют адаптацией модели, а управление — адаптивным управлением.

Структура системы управления. Реализация автоматизированного и автоматического управления.

Особенности сложной системы часто приводят к тому, что цель управления таким объектом в полной мере никогда не достигается, как бы совершенно ни было управление.

Системы управления делятся на два больших класса: системы автоматического управления (САУ) и автоматизированные системы управления (АСУ). В САУ управление объектом или системой осуществляется без непосредственного участия человека автоматическими устройствами. Это замкнутые системы. Основные функции САУ:

автоматический контроль и измерения, автоматическая сигнализация, автоматическая защита, автоматические пуск и остановка различных двигателей и приводов, автоматическое поддержание заданных режимов работы оборудования, автоматическое регулирование.

В АСУ в контур управления включен человек, на которого возлагаются функции принятия наиболее важных решений и ответственности за принятые решения. Под АСУ обычно понимают человеко-машинные системы, использующие современные экономико математические методы, средства электронно-вычислительной техники и связи, а также новые организационные принципы для отыскания и реализации на практике наиболее эффективного управления объектом.

По принципу управления системы автоматического управления могут быть разомкнутыми и замкнутыми. В разомкнутых системах измеряется возмущение, отклоняющее объект от заданного состояния, и вырабатывается воздействие, компенсирующее возникшее возмущение. Такая система не способна длительное время управлять неустойчивым объектом. В замкнутых системах реализуется идея обратной связи, благодаря которой информация об отклонении управляемого объекта от заданного состояния позволяет выработать воздействие, возвращающее объект в это состояние.

Рис. 2.24 Упрощенная структурная схема замкнутой САУ Как правило, САУ используются в технических системах, и в качестве управляющего органа используется компьютер, который с помощью программы (для него это Iвх) выдает результат обработки информации, обычно физический сигнал. Это сигнал управления (Iу), который через преобразователь (Пр1) приводит в действие исполнительный орган (ИО), возвращающий объект управления в заданное программой компьютера состояние.

Состояние ОУ, меняющееся под воздействием внешних возмущений V, определяет значение сигнала обратной связи (Iос), которое через преобразователь (Пр2) поступает в компьютер (УО). Преобразователи необходимы для изменения уровней или природы проходящих через них сигналов, так как элементы системы могут различаться по своей физической сути.

С ростом и усложнением производства в контур управления, помимо человека — оператора ЭВМ, действующего по заданным алгоритмам, включается лицо, принимающее решения (ЛПР). Наличие ЛПР в контуре управления — отличительная черта автоматизированных систем управления, которые в случае применения в организационно экономическом управлении называют экономическими информационными системами — ЭИС. Автоматизированное управление применяется если нет возможности реализовывать автоматическое управление.

Рис. 2. 2.25 Структурная схема экономической информационной ситемы Iос, Как видно из рисунка, ЛПР, получив информацию об обратной связи осведомляющую его о состоянии объекта управления (ОУ), обращается к ЭВМ (поток Iвх), имеющей определенное программное обеспечение (ПО) и вырабатывающей рекомендации к принятию решения (поток Iвых)- На основе анализа предложенных ЭВМ альтернатив ЛПР принимает решение, которое в виде управляющей информации (Iу) поступает в исполнительный орган (ИО), переводя его в необходимое состояние. Например, министр (это ЛПР), получив информацию о состоянии отрасли (это ОУ), после обработки всей нужной информации на ЭВМ и просчета наборов вариантов поведения в сложившейся ситуации принимает решение, которое реализуется аппаратом министерства (это ИО) в управляемой отрасли производства.


С усложнением производства, т. е. объектов управления и их концептуальных моделей, объемы осведомляющей информации Iо с возрастают и человеческие возможности их переработки в необходимом темпе исчерпываются. Тогда на помощь человеку приходят технические средства ускорения переработки информации, как правило, средства вычислительной техники (СВТ).

Возникает, таким образом, самостоятельный дополнительный информационный контур, помогающий человеку быстрее обработать осведомляющую информацию Iос и выработать управляющую информацию Iу. Появление контура дополнительной обработки информации (помимо человека) на СВТ и есть начало возникновения информационной технологии.

Совершенствование ЭВМ, программного обеспечения, математических методов и моделей позволило создать экономические информационные системы, в которых четко обозначился контур информационной технологии — ИТ.

В общем случае информационная технология состоит из информационных моделей разного уровня абстракции и ЭВМ. На вход ИТ поступает информация от человека Iвх, формируемая на основе информации Iос от объекта управления. Информация Iвх сравнивается с концептуальной моделью объекта управления. Реакция на результат сравнения определяется общей математической моделью управления (ОМУ), декомпозированной на частные математические модели (ЧММ). Набор ЧММ описывает возможные состояния ОУ и тактику управления в этих состояниях. Эта тактика реализуется через алгоритмические модели (AM), формализованные в программное обеспечение (ПО) для ЭВМ. В результате ЭВМ выдает информацию, представляющую собой рекомендации по управлению ОУ в данной ситуации.

Таким образом, в автоматизированной системе управления человек является центральным и объединяющим звеном двух контуров (см. рис. ): собственно управления (Ч — ИО — ОУ) и информационной технологии (Ч — ИТ).

В автоматизированной системе управления, несмотря на наличие контура информационной технологии, ответственность за принятое управляющее решение возлагается на человека — лицо, принимающее решение. Другими словами, решение принимает человек, а информационная технология помогает ему в этом.

Рис. 2.26 Информационная технология в ЭИС Системный анализ Цель системного подхода, — опираясь на изучение объективных закономерностей развития систем, дать правила организации мышления по многоэкранной схеме.

Под системным подходом понимают направление методологии научного познания и социальной практики, в основе которого лежит рассмотрение объектов как систем. Кроме этого системный подход представляет любую систему как подсистему: над любой системой есть надсистема, которая находится на более высоком уровне иерархии систем.

Наиболее широкое применение системный подход находит при исследовании сложных развивающихся объектов.

Системный подход — это методологическое направление в науке, основная задача которого состоит в разработке методов исследования и конструирования сложноорганизованных объектов — систем разных типов и классов.

Можно встретить двоякое понимание системного подхода: с одной стороны, это рассмотрение, анализ существующих систем, с другой — создание, конструирование, синтез систем для достижения целей.

На практике системный подход реализуется чаще всего в виде системного анализа.

Системный анализ сводится к уточнению проблемы и ее структуризации в серию задач, решаемых с помощью экономико-математических методов, нахождению критериев их решения, детализации целей.

Системный анализ можно считать дальнейшим развитием идей кибернетики: он исследует общие закономерности, относящиеся к сложным системам, которые изучаются любой наукой.

Системный анализ — совокупность методов и средств исследования и конструирования сложных объектов, прежде всего методов обоснования решений при создании и управлении техническими, экономическими и социальными системами.

Важной особенностью системного анализа является единство используемых в нем формализованных и неформализованных средств и методов исследования.

При формальном рассмотрении организаций как неких системных единиц используют несложные вспомогательные концепции «черных ящиков» и «белых ящиков».

Черный ящик — понятие кибернетики, с помощью которого пытаются справиться с трудностями при изучении сложных систем. Представление системы в виде черного ящика означает, что при настоящем уровне знаний мы не можем проникнуть вглубь данной системы (или подсистемы) и разобраться, каковы внутренние закономерности, преобразующие ее входы и выходы. Однако мы можем изучать поведение этих входов и выходов, т. е. зависимость изменений на выходе от изменений на входе. Многократный учет позволяет открыть закономерность между поведением входов и выходов и предвидеть по-ведение системы в будущем, а значит, управлять ею. Таким образом, «черный ящик» — это объект, который воспринимает входные сигналы и генерирует выходные сигналы, предварительно ассоциируя их с входом по некоторому закону (см. рисунок).

Рис. 2.27 Модель черного ящика Успехи в анализе и конструировании систем могут быть условно представлены как постепенное замещение «черных ящиков» «белыми ящиками».

Белый ящик — это система, состоящая из известных компонентов, соединенных известным образом и преобразующих сигналы по известным алгоритмам или законам.

Экспоненциальная зависимость между дозой В и реакцией Р (например, для зависимости частоты презентаций от поступления в фирму денег) в виде схемы аналогового моделирования представлена на рисунке:

Рис. 2.28 «Белый ящик»: 1 — потенциометр;

2 — интегратор;

3 — усилитель Для такой простой задачи системный анализ может считаться выполненным. Но, как правило, для сложных организационных систем он никогда не может быть доведен «до конца» в силу постоянно изменяющихся внешних или внутренних условий.

Представления, которые складываются у нас о тех или иных системах, условимся называть моделями.

Все мышление человека — по сути моделирование на основании имеющейся информации, и другого способа мыслить у человечества пока нет. Любое представление об объекте (системе), любое обобщение имеет свою область применимости. И в рамках этой области применимости оно будет совершенно правильным, а за пределами — вполне может оказаться неверным.

Методики системного анализа Методы системного исследования делят на четыре группы: неформальные, графические, количественные, и моделирование.

В качестве простейшего варианта методики системного анализа можно рассматривать такую последовательность:

1) постановка задачи;

2) структуризация системы;

3) построение модели;

4) исследование модели.

Примеры: Этапы методик системного анализа по С. Оптнеру:

1. Идентификация симптомов.

2. Определение актуальности проблемы.

3. Определение цели.

4. Вскрытие структуры системы и ее дефектных элементов.

5. Определение структуры возможностей.

6. Нахождение альтернатив.

7. Оценка альтернатив.

8. Выбор альтернативы.

9. Составление решения.

10. Признание решения коллективом исполнителей и руководителей.

11. Запуск процесса реализации решения 12. Управление процессом реализации решения.

13. Оценка реализации и ее последствий.

Этапы методик системного анализа по С. Янгу:

1. Определение цели системы.

2. Выявление проблем организации.

3. Исследование проблем и постановка диагноза 4. Поиск решения проблемы.

5. Оценка всех альтернатив и выбор наилучшей из них.

6. Согласование решений в организации.

7 Утверждение решения.

8. Подготовка к вводу.

9. Управление применением решения.

10. Проверка эффективности решения.

Этапы методик системного анализа по Ю. И. Черняку:

1. Анализ проблемы.

2. Определение системы.

3. Анализ структуры системы.

4. Формирование общей цели и критерия.

5. Декомпозиция цели и выявление потребности в ресурсах и процессах.

6. Выявление ресурсов и процессов — композиция целей.

7. Прогноз и анализ будущих условий.

8. Оценка целей и средств.

9. Отбор вариантов.

10. Диагноз существующей системы.

11. Построение комплексной программы развития.

12. Проектирование организации для достижения целей.

Из анализа и сопоставления этих методик видно, что в них в той или иной форме представлены такие этапы:

• выявление проблем и постановки целей;

• разработка вариантов и модели принятия решения;

• оценка альтернатив и поиска решения;

• реализация решения.

В качестве примера современной методики системного анализа рассмотрим некую обобщенную методику анализа предприятия.

1. Определить границы исследуемой системы.

2. Определить все подсистемы, в которые входит исследуемая система в качестве части.

3. Определить основные черты и направления развития всех надсистем, которым принадлежит данная система в частности, сформулировать их цели и противоречия между ними.

4. Определить роль исследуемой системы в каждой надсистеме, рассматривая эту роль как средство достижения целей надсистемы.

Следует рассмотреть два аспекта:

• идеализированную, ожидаемую роль системы с точки зрения надсистемы, т. е. те функции, которые следовало бы выполнять, чтобы реализовать цели надсистемы;

• реальную роль системы в достижении целей надсистемы.

5. Выявить состав системы, т. е. определить части, из которых она состоит.

6. Определить структуру системы, представляющую собой совокупность связей между ее компонентами.

7. Определить функции активных элементов системы, их «вклад» в реализацию роли системы в целом. Принципиально важным является гармоническое, непротиворечивое сочетание функций разных элементов системы.

8. Выявить причины, объединяющие отдельные части в систему, в целостность.

Они носят название интегрирующих факторов, к которым в первую очередь относится человеческая деятельность.

9. Определить все возможные связи, коммуникации системы с внешней средой.

10. Рассмотреть исследуемую систему в динамике, в развитии.

Для глубокого понимания любой системы нельзя ограничиваться рассмотрением коротких промежутков времени ее существования и развития. Целесообразно по возможности исследовать всю ее историю, выявить причины, побудившие создать эту систему, определить иные системы, из которых она вырастала и строилась.

Литература: [1];

[5].

2.5 Лекция: Предмет, основные задачи и понятия теории информационных процессов Информационные процессы (сбор, хранение, передача и обработка информации) всегда играли важную роль в науке, технике и жизни общества.

Сбор информации — это деятельность субъекта, в ходе которой он получает сведения об интересующем его объекте. Сбор информации может производиться или человеком, или с помощью технических средств и систем — аппаратно, в ручном, полуавтоматическом или автоматическом режимах.

Обмен информацией — это процесс, в ходе которого источник информации ее передает, а получатель — принимает. Если в передаваемых сообщениях обнаружены ошибки, то организуется повторная передача этой информации. В результате обмена информацией между источником и получателем устанавливается своеобразный «информационный баланс», при котором в идеальном случае получатель будет располагать той же информацией, что и источник. Для обнаружения ошибок можно использовать два метода:

1. Передать копию принятой информации назад источнику, который сравнит ее с оригиналом.

2. Так как любое сообщение есть набор цифр, то можно сложить их всех побайтно и записать получившуюся контрольную сумму (КС) в конец сообщения.

Получателю остается только сло-жить повторно все цифры в сообщении и сравнить КС с КС в сообщении.

Хранение информации — это процесс поддержания информации в исходной виде, обеспечивающем выдачу данных по запросам конечных пользователей в установленные сроки. Сроки выдачи данных после получения запроса для разных устройств хранения могут сильно отличатся: Оперативная память – 2-7 наносекунд, Жесткие магнитные диски – 1-15 миллисекунд, Гибкие магнитные диски – 60-100 миллисекунд, Видеомагнитофон – –300 секунд.

Обработка информации — это упорядоченный процесс ее преобразования в соответствии с алгоритмом решения задачи.

Алгоритм — это точное предписание, которое определяет процесс, ведущий от исходных данных к требуемому конечному результату. Слово алгоритм происходит от algoritmi, являющегося латинской транслитерацией арабского имени Хорезмийского математика IX века аль-Хорезми. Применительно к ЭВМ алгоритм определяет вычислительный процесс, начинающийся с обработки некоторой совокупности возможных исходных данных и направленный на получение определенных этими исходными данными результатов. Термин вычислительный процесс распространяется и на обработку других видов информации, например, символьной, графической или звуковой.

Алгоритм должен быть всегда результативен, иметь свойство повторяемости и рассчитан на конкретного исполнителя. В технике таким исполнителем является ЭВМ. Для обеспечения возможности реализации на ЭВМ алгоритм должен быть описан на языке, понятном ЭВМ, то есть на машинном языке, созданным с помощью языка программирования.

Таким образом, Программа для ЭВМ представляет собой описание алгоритма и данных на некотором языке, понятном ЭВМ и полученным с помощью языка программирования. Программа при этом предназначена для последующего автоматического выполнения.

Алгоритм Исходные Результат данные Язык программирования Устройства ввода Программа Устройства вывода Рис. 2.29 Схема реализации вычислений с помощью ЭВМ После решения задачи обработки информации результат должен быть выдан конечным пользователям в требуемом виде. Эта операция реализуется в ходе решения задачи выдачи информации. Выдача информации, как правило, производится с помощью внешних устройств ЭВМ в виде текстов, таблиц, графиков.

Древние греки считали, что технология (techne — мастерство + logos — учение) — это мастерство (искусство) делать вещи. Более ёмкое определение это понятие приобрело в процессе индустриализации общества.

Информационная технология — это совокупность методов, производственных про¬цессов и программно-технических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, обработку, храпение, распространение и отображение информа¬ции с целью снижения трудоемкости процессов использования информационного ресурса, а также повышения их надежности и оперативности.

Понятие «информация» тесно связано с понятием «информационный процесс». Под термином «процесс» обычно понимается последовательное изменение состояния системы или явления.

«Информационный процесс - совокупность последовательных действий (операций), производимых над информацией (в виде данных, сведений, фактов, идей, гипотез, теорий и пр) для получения какого-либо результата (достижения цели)".

Рис. 2.30 Информационный процесс Понятие информация тождественно понятию сведения и ассоциирует с наличием по крайней мере двух взаимодейст¬вующих систем А и В, одна из которых В является наблю¬даемой системой (приемником), а вторая А—источником информации. Вне указанной схемы понятие информация те¬ряет смысл.

Определение информации Формирование понятия «Информация» имеет много различных подходов, из них количественный - предмет нашего изучения - самый фундаментальный.

На интуитивном уровне информации можно дать следующее определение:

Информация - это некие предопределенные сведения, содержащиеся в каких-то данных, схемах, объектах, необходимые для определенной цели.

Информация - характеристика внутренней организованности материальной системы (по множеству состояний, которые она может принимать).

Информация существует независимо от того, воспринимается она или нет, но проявляется она только при взаимодействии объектов.

Таким образом, информация - потенциальное свойство объектов реального мира.

Винер Н. (основоположник вычислительной техники) считал, что «Информация - это информация, а не материя и не энергия». В отличие от них (которые переходят друг в друга) она может только исчезать и появляться.

Пример. В куске каменного угля содержится информация о давно прошедших временных событиях. Она исчезнет, если сгорит этот уголь.

Бесспорно одно: информация может быть представлена (проявлена) путем кодирования ее символами какого-либо алфавита, т. е. осуществится ее переход в сообщение.

Этапы обращения информации I II III Поме- III II II Сигнал* Cообщение* Информация** Информация Сообщение Сигнал хи Источник Преобразо Преобразо Преобразо Преобразо Получатель Канал ватель I ватель II ватель II ватель I Рис. 2.31 Основные преобразования информации при ее передаче от источника к получателю Источником информации может быть природа, человек, ЭВМ и т. д. С помощью преобразователя, функции которого выполняет «Преобразователь I» (кодирующее “устройство” источника), информация преобразуется в сообщение в виде данных (символах какого-либо “языка”, алфавита). Сообщение может представлять собой результаты наблюдения естественного явления, устные или письменные фразы, последовательность двоичных символов и т. д. Часть информации может быть несущественна (не нужна) получателю. Допустимы также небольшие искажения, которые являются критерием точности работы преобразователя I (а также выбора алфавита, язык).

Источник и получатель разделены в пространстве (при передаче информации на расстояния) или во времени (при хранении информации). Система связи или устройство хранения, способное преодолеть это разделение, называется каналом.

Процесс передачи или хранения информации в канале может быть основан на самых разнообразных физических принципах (электромагнитных явлениях, механических законах и т. д. ). Поэтому для согласования источника (или преобразователя I) c каналом сообщение преобразуется преобразователем II в сигнал той природы, на которой основана передача или хранение информации. Сигнал «несет» сообщение, содержащее информацию. После прохождения канала сигнал подвергается преобразованиям в обратном порядке с целью представления информации получателю в необходимом для его восприятия виде.

Измерение информации Информация, подобно жидкости, ”имеет объем, но не имеет формы”, т. е. количество информации является скалярной величиной также как и время, необходимое для того, чтобы жидкость, содержащаяся в большом сосуде, вылилась через трубу при заданной скорости течения, определяется отношением объема жидкости к сечению трубы, так и время передачи информации от источника к получателю равно отношению двух чисел, одно из которых зависит от источника и критерия точности преобразования информации в сообщение, а другое определяется каналом. Первое число интерпретируется как количество информации, заключенное в источнике, тогда как второе является пропускной способностью канала. При этом под мерой количества информации понимается то количество информации, которое необходимо в среднем для восстановления одного символа источника. Под мерой пропускной способности канала понимается среднее количество информации, которое передается в единицу времени по каналу.

Обычно берут простейший канал, который можно использовать для передачи информации, а именно канал без шума с двумя входными и двумя выходными символами, например “0” и ”1”. Пропускная способность такого канала, т. е. количество информации, передаваемое посредством одного двоичного символа (“0” или ”1”) за единицу времени, называется 1 бит в секунду, а единице количества информации 1 бит.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.