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 | 7 |

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ »«¬–“» ¬—–  ...»

-- [ Страница 5 ] --

ин- ко по ст. 1465 ГК РФ ноу-хау "…признаются теллектуальный уровень студентов, их победы сведения любого характера (производствен на конкурсах, предметных олимпиадах, спор- ные, технические, экономические, организаци тивных соревнованиях и пр. Кроме того, в "С1" онные и другие), в том числе о результатах входят и структурные активы [3], для вуза интеллектуальной деятельности в научно представленные: технологиями обучения, на- технической сфере…". Согласно ст. 1469 ГК учных исследований;

методами привлечения РФ возможно даже использование "лицензион персонала и его мотивирования;

традициями ных договоров о предоставлении права исполь вуза, отдельных институтов, факультетов, ка- зования секретов производства". Средства ин федр и пр. дивидуализации по теме статьи – фирменное В общем случае вузам могут принадлежать наименование, товарный знак, знак обслужива права ИС на объекты следующих групп: автор- ния. На практике логотипы вузов часто исполь ского права (АП) [4, гл. 70] и смежных прав зуются ими в рекламной и издательской дея [4, гл. 71];

патентного права (ПП) [4, гл. 72];

тельности без регистрации в качестве товарно селекционные достижения [4, гл. 73];

тополо- го знака.

гии интегральных микросхем [4, гл. 75];

ноу- К компоненте "С3" для вузов относятся:

хау [4, гл. 75];

объекты, связанные со средства- общий имидж, в т. ч. в глазах абитуриентов, ор ми индивидуализации [4, гл. 76]. В количест- ганов власти, организаций-грантодателей;

со ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ вокупность внутрироссийских деловых связей поддержания текущих уровней конкурентоспо вузов (в т. ч. в отношении мест практики и тру- собности вуза по каждому из направлений, в т. ч.

доустройства выпускников, с различными фон- с учетом факторов: "морального старения" объ дами и пр.);

научные связи, в т. ч. в отношении ектов ИК, включая объекты авторского права научных конференций, совместного проведе- (особенно по быстроразвивающимся направле ния научных исследований, участия в редкол- ниям науки);

выбытия носителей ИК (уход со легиях изданий, работе диссертационных со- трудников на пенсию, переход в другие органи ветов;

международные связи, в т. ч. по про- зации, завершение обучения студентами и пр.);

граммам межвузовского обмена студентами, изменения факторов (параметров) КС конку аспирантами, учеными. К "С3" отнесем и по- рентов, общеэкономической ситуации и пр.

тенциалы вузов по продаже прав на использо- Далее: будем иметь в виду интенсивность вание объектов ИС. затрат (для определенности – руб/год) по "Х" направлениям в виде {Z x }x =1... X ;

для простоты Анализ структуры и моделей затрат не будем учитывать вероятностный характер на интеллектуальный капитал затрат и запаздывание их влияния на факторы Целесообразна классификация направлений КС вуза {Fn( v ) }n =1... N. Тогда оценка прямого затрат непосредственно на компоненты по влияния затрат на изменение факторов КС вуза группам "С1, С2, С3" плюс затраты обеспечи в линейном приближении вающего характера. В частности, для группы [ ] "С1" к непосредственным отнесем затраты на Fn( v ) = x, n * ( Z x f ) Z x,pn) ) n =1... N ;

x =1... X (9) ( ( "человеческие активы", включая: привлечение где Z x f ) – фактические затраты по "х"-му на ( на работу в вуз;

заработную плату;

стимули рующие выплаты;

на повышение квалификации правлению;

Z x,pn) – уровень "поддерживающих" ( (включая обучение в аспирантуре за счет затрат, соответствующий сохранению средств вуза, на курсах повышения квалифика- (v ) Fn = const n. Учет взаимозависимости факто ции, расходы на научные командировки и пр.).

Для группы "С2" непосредственные расходы ров согласно (8) требует еще пересчета по ( ) включают затраты на создание объектов ИС, их Fn( v ) + = Fn( v ) + n, * (F( v ) ) ;

регистрацию, обеспечение прав собственности = 1...n 1, n + 1...N (10) вуза в последующий период. Для группы "С3" расходы связаны, прежде всего, с поддержани- И т а к, описанные методы дают возможность ем имиджа вуза. Это затраты на прямую рекла- формализации оценок влияния затрат на ИК и КС му в СМИ, заказные статьи в СМИ, разработку вузов. Это позволит в последующем разрабо и поддержку вузовских сайтов, на обеспечение тать комплексные модели оптимизации расхо участия студентов в конкурсах, олимпиадах, дов по направлениям и срокам, в т. ч. с учетом спортивных соревнованиях и др. взаимозависимостей между "человеческими ак К обеспечивающим отнесем затраты на: ин- тивами" ИК вузов и возможностями создания формационные ресурсы (книги, журналы, элек- ими объектов ИС.

тронные ресурсы, систематизацию информации, ее хранение, избирательное доведение до со- БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК трудников;

оплату каналов доступа к внешним 1. Томпсон-мл., А. Стратегический менеджмент: кон информационным ресурсам, в т. ч. через Интер- цепции и ситуации для анализа / А. Томпсон-мл., III. Стрик нет и пр.);

материально-техническое обеспече- ленд, А. Дж. – М.: Изд. Дом "Вильямс", 2006, – 928 с.

ние (лабораторное оборудование, компьютер- 2. Анохин, А. А. Методы экспертных оценок / А. А. Ано ную технику и др.);

программно-технические хин. – Обнинск: ИАТЭ, 1996–148 с.

средства;

оплату технического и вспомогатель- 3. Багов, В. П. Управление интеллектуальным капи талом / В. П. Багов, Е. Н. Селезнев, В. С. Ступаков. – М.:

ного персонала вуза;

накладные расходы.

ИД "Камерон", 2006, – 248 с.

По крайней мере, часть конкретных расхо 4. Гражданский кодекс Российской Федерации, ред.

дов вуза носит многофункциональный харак- 08.11.2008 г.

тер. Поэтому при оценке эффективности затрат, 5. Брумштейн, Ю. М. Анализ структуры объектов автор связанных с ИК вуза, должны учитываться ского права, создаваемых в вузах России / ИННОВАТИКА лишь некоторые доли таких расходов. Под- 2008: Труды межд. конференции / Ю. М. Брумштейн, Г. З. Су черкнем, что затраты необходимы даже для фиева, Н. Н. Пугина. – Ульяновск: УлГУ, 2008. – С. 371–372.

92 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 658.149. О. А. Даниленко, Ю. Р. Нурулин ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ В ДВУХУРОВНЕВОЙ КНИГОТОРГОВОЙ СИСТЕМЕ Санкт-Петербургский государственный политехнический университет danilenko81@yandex.ru, nurulin@acea.neva.ru В статье описываются особенности розничного звена книжной отрасли. Рассматривается подход к оценке коммер ческой эффективности двухуровневого интегрированного комплекса. Исследуется зависимость прибыли от ассортимен та, затрат на обработку заказа, его транспортировку и разборку.

Ключевые слова: книжная отрасль, розничное звено, оптимизация дохода, ассортимент, экспоненциальное распре деление.

O. A. Danilenko, Y. R. Nurulin EFFICIENCY ESTIMATION IN TWO-LEVEL BOOK-SELLING SYSTEM The features of chain-stores are described in this article. An approach to estimation of the commercial efficiency of a bimodal integrated complex is considered. The dependence of a profit from assortments, order processing costs, and delivery of orders are investigated.

Book industry, retail branch, profit optimization, assortment, exponential distribution.

В торговых сетях имеется по крайней мере повышенной ротации ассортимента для обес два уровня иерархии – верхний, на котором печения конкурентоспособности торгового располагается централизованный склад, и ниж- предприятия;

ний, на котором находятся магазины – филиа- – высокий уровень возврата продукции в ад лы. Возможны и трехуровневые системы для рес поставщиков. Для США этот показатель многофункциональных распределенных кни- составляет 15–25 %. Для России он уже дос готорговых систем. Число уровней зависит от тиг 4–5 % и, по оценкам экспертов, в бли того, каким образом распределяются задачи, жайшие три года догонит американский;

которые требуется решить, какими техниче- – быстрое моральное старение значитель скими параметрами обладают используемые ной части книжной продукции (книги и бро складские помещения и т. д. Аналитическое шюры по законодательству, программному исследование многоуровневой структуры с уче- обеспечению, бытовой и компьютерной тех том взаимовероятных связей складов различ- нике и др.). Это вызывает необходимость ных уровней представляет собой сложную за- утилизации продукции при существенном дачу. Для каждого варианта структуры необ- снижении доходности издательской деятель ходимо составление отдельной математиче- ности и розничных продаж, так как требуют ской модели, причем анализ такой модели на ся существенные затраты на реализацию дан основе решения системы уравнений – задача ной задачи – информационное и логистиче весьма трудоемкая, а иногда практически не ское сопровождение;

разрешимая. – основная доля (примерно 99 %) книжной Если рассматривать данную задачу приме- продукции, представленной в розничном звене, нительно к книжной отрасли, то необходимо принадлежит отечественным издательствам;

учитывать следующие отличительные особен- – проблемы с уникальностью идентификаци ности: онного кода книжной продукции в связи с осо – отсутствие повторных покупок одной и той бенностями кодификации периодических изда же продукции (отличие от строительного, ап- ний, повторным использованием издательства течного, продуктового ритейлов);

ми ISBN, отсутствием штрих-кодов на облож – перепроизводство книжной продукции. ках многих книг.

В 2008 году было издано более 123 тысяч но- Учитывая выше изложенное, целесообразно вых наименований книг. По этому показателю начать исследование с того, чтобы найти пары (вывод новой продукции на рынок) книжная уровней, общие для всех возможных структур, отрасль многократно превосходит известные а затем проводить анализ системы в целом, ис мультиассортиментные отрасли. При этом са- пользуя для этого результаты локальных иссле мые большие книжные супермаркеты могут дований двухуровневых систем. На рис. 1 при расположить на своих полках только 100–110 ведена типовая схема двухуровневого интегри тысяч наименований, что является причиной рованного комплекса.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ мость. Коэффициент k4 напрямую не связан с ас Централизованный склад сортиментом и определяет зависимость Дохода (оптовое звено) от других факторов.

Прибыль связана не только с ассортимен том:

Филиалы Прибыль = F (ассортимент), (розничное звено) но также зависит от Дохода и Издержек, то есть экономическая прибыль – это остаток от Рис. 1. Типовая схема двухуровневого интегриро общего дохода после вычета всех издержек [2].

ванного комплекса Прибыль = Доход – Издержки.

Рассмотрим зависимости Дохода от ассор- Процесс взаимодействия магазина рознич тимента ной торговли и оптового (складского) звена Доход = F (ассортимент). можно представить в виде трех основных про цессов:

Как показывает практика работы крупных сбор заказа, требующий времени (tc), магазинов, Доход связан с ассортиментом не транспортировка заказа, (tт), линейно. То есть рост Дохода отстает от роста распределение заказа, включающее рас ассортимента. Эта зависимость качественно кладку литературы на книжные полки, (tp).

показана на рис. 2.

Время реализации этих процессов составля ет в общем виде:

Tо = tc + tт + tp.

Сбор заказа напрямую зависит от ассорти мента. Чем больше заказ, тем больше требуется времени на его сборку и контроль результатов этой сборки. Диапазон ассортимента в заказе может составлять от единиц наименований (в пре деле от одного наименования) до нескольких сотен и даже тысяч. Как правило, очень боль шие заказы делятся на несколько блоков. Это позволяет выполнять параллельную сборку за каза для ускорения отгрузки продукции.

Рис. 2. График экспоненциальной зависимости дохода от В общем виде время сборки зависит от ас ассортимента сортимента, времени сборки одной позиции Насыщение связано с тем, что в магазине по в заказе и времени накладных расходов:

большинству тематик у покупателей возникает tс = a1 * assort + b1, выбор среди книг. Он покупает одну из не- где tс – время сборки заказа, скольких однотипных. Факт насыщения будем a1 – среднее время сборки одной позиции описывать экспоненциальным распределени- в заказе, ем [1]. Таким образом, b1 – среднее время накладных расходов при Доход = k1* [1 – exp (–k2 * assort)]. сборке одного заказа.

Для полноты возможностей моделирования Затраты на сборку зависят пропорциональ различных процессов введем в рассмотрение но от времени сборки:

также линейную зависимость Дохода от ассор- zс = c1 * tс + d1, тимента: где коэффициенты c1 и d1 определяют парамет Доход = k3 * assort. ры технологии работы склада и стоимость тру В общем виде для целей моделирования ве- да складских работников.

личина Дохода будет составлять: Затраты на транспортировку зависят про порционально от времени транспортировки:

Доход = k1 * [1 – exp (–k2 * assort)] + k3 * assort + k4.

zт = c2 * tт + d2, Задавая нулевые значения коэффициентам k1 или k3, можно оставлять в процессе модели- где коэффициенты c2 и d2 определяют парамет рования линейную или нелинейную зависи- ры транспортных операций.

94 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ В общем виде время разборки поступивше- симальная прибыль, которая при дальнейшем го в магазин заказа зависит от ассортимента, росте ассортимента уменьшается, так как за времени разборки одной позиции в заказе и вре- траты для его поддержания на заданном уровне мени накладных расходов: начинают превышать получаемые Доходы.

tр = a3 * assort + b3, где tр – время разборки заказа, a3 – среднее время разборки одной позиции в заказе, b3 – среднее время накладных расходов при разборке одного заказа.

Затраты на разборку зависят пропорцио нально от времени разборки:

zр = c3 * tр + d3, где коэффициенты c3 и d3 определяют парамет ры технологии работы магазина и стоимость opt труда работников магазина.

Таким образом, Прибыль рассчитывается Рис. 3. График зависимости прибыли от ассортимента как Доход за вычетом затрат на перечисленные выше основные процессы. Рассмотренный в статье подход к оценке эффективности двухуровневого комплекса мо Прибыль = Доход – zс – zт – zр.

жет быть применен как для автономных субъ Приведем величину Прибыли с учетом всех ектов книжного рынка, так и для сетевых зависимостей, рассмотренных выше:

структур.

Прибыль = k1 * (1 – exp (–k2 * assort)) + k3 * assort + + k4 – – (c1 * (a1 * assort +b1) +d1) – (c2 * tт + d2) – БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК – (c3 * (a3 * assort + b3) +d3).

С помощью данного выражения возможно 1. Кибзун, А. И. Теория вероятностей и математическая исследование зависимости прибыли двухуров- статистика. Базовый курс с примерами и задачами: Учеб. по собие. – 2-е изд., испр. и доп / А. И. Кибзун, Е. Р. Горяинова, невой системы от ассортимента, а также опре А. В. Наумов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 232 с.

деление оптимального ассортимента, обеспечи 2. Экономическая теория. Макроэкономика-1,2. Мета вающего получение максимальной прибыли. экономика. Экономика трансформаций под ред. Г. П. Журав На рис. 3 видно, что при определенном значе- левой. Учебник для ВУЗов. – М.: Дашков и Ко, 2009. – нии ассортимента Assort opt достигается мак- 920 с.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 681. А. М. Дворянкин, М. Б. Кульцова, И. Г. Жукова, А. Е. Кульцов, А. С. Капыш РАЗРАБОТКА ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ВОДОХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМОЙ Волгоградский государственный технический университет dvam@vstu.ru, siplivaya@vstu.ru, Представляемая статья посвящена проблеме представления знаний для реализации рассуждений по прецедентам в системе интеллектуальной поддержки принятия решений в сфере управления водохозяйственной системой реки Эль бы. Разработана модель представления прецедента на основе онтологической модели предметной области, которая по зволяет эффективно реализовать процесс рассуждений по прецедентам и обеспечить его семантическую интеропера бельность. Создана онтологическая база знаний для интеллектуальной системы поддержки принятия решений.

Ключевые слова: извлечение знаний, представление знаний, онтология, рассуждения по прецедентам, модель пред ставления прецедента, интеллектуальная система A. M. Dvoriankin, M. B. Kultsova, I. G. Zhukova, A. E. Kultsov, A. S. Kapysh DEVELOPMENT OF ONTOLOGICAL KNOWLEDGE BASE FOR INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM IN WATER MANAGEMENT Knowledge acquisition, knowledge representation, ontology, case-based reasoning, case representation model, intelligent system This paper deals with the problem of knowledge representation for CBR-based system in water management of Elbe river.

An ontological model for knowledge representation was designed. The knowledge representation model is formally represented by the OWL DL ontology. The developed case representation model permits on the basis of ontological representation of domain knowledge to realize a CBR process effectively and to provide semantic interoperability of case-based reasoning. The ontological knowledge base for intelligent decision support system was developed.

сящейся к созданию системы поддержки приня Введение тия решений (СППР) по управлению биосфер Глобальные изменения климата и деятель ным заповедником в нижнем течении реки Эльба.

ность человека зачастую имеют негативное влия Главной целью функционирования системы под ние на систему вода–отложения–почвы в речных держки принятия решений является поддержка экосистемах. Эрозия, потеря органического мате процесса выработки комплекса мер по консерва риала, загрязнение, слёживание, оседание, засоле ции и развитию поймы реки Эльба в соответст ние почвы, потеря биоразнообразия, уязвимость вии с целями оптимального водохозяйствования, для наводнений и оползней – это лишь некоторые защиты от наводнений, сельского хозяйства, ры из угроз, которые могут нанести серьезный вред боловства, защиты окружающей среды, туризма речной экосистеме и сильно ухудшить способ и судоходства. Решения принимаются на гло ность почвы к фильтрации и переносу жидкости, бальном уровне всего заповедника в виде руко качество воды и, в общем, экологию. Предсказа водящих принципов и действий и на локальном ние, оценка и управление данными рисками тре уровне отдельных участков акватории и террито буют глубокого понимания причин возникновения рии заповедника в виде конкретных действий по и результатов биогеохимических процессов, про изменению территорий и способов хозяйствова исходящих в системе вода–отложения–почвы под ния на них. Атомарным объектом управления яв воздействием хозяйственной деятельности чело ляется часть берега реки и прилегающие терри века и глобальных изменений.

тории (примерно один кв. км). Решения прини Данная работа проводилась в рамках проекта маются в краткосрочной (несколько раз в год), Европейского Союза RAMWASS [1], целью ко среднесрочной (раз в 3–5 лет) и долгосрочной торого является создание и испытание системы (раз в 10–20 лет) перспективах. Задача принятия поддержки принятия решений по управлению решения сформулирована следующим образом:

и оценке рисков системы вода–отложения–почвы какие действия необходимо предпринять для в масштабе речного бассейна речных экосистем улучшения ситуации по определенным аспектам с целью преодоления и/или уменьшения негатив использования водохозяйственной системы, ко ных влияний, вызванных глобальными измене торые лицо, принимающее решение (ЛПР), со ниями и деятельностью человека. Данная работа чтет приоритетными.

принадлежит к части проекта RAMWASS, отно Работа выполнена при финансовой поддержке DAAD и Министерства образования РФ.

96 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ щей среды, накладываемым законами;

б) со Описание предметной области цио-экономические цели (прибыль фермеров, В соответствии с основными принципами интересы населения).

разработки системы принятия решений в облас 3. Рыболовство: а) увеличение плотности ти защиты окружающей среды, изложенными популяции рыбы;

б) увеличение разнообразия в работах [2] и [3], была поставлена задача при популяции рыбы;

в) соответствие качества ры нятия решений, извлечены и структурированы бы законам (содержание тяжелых металлов, знания предметной области. Объектом управле диоксинов).

ния являются пойменные земли реки Эльбы, ко 4. Охрана природы, экология: а) сохранение торые используются различными хозяйствен режима наводнений реки Эльба в типичном для ными субъектами, преследующими зачастую нее состоянии;

б) сохранение ареалов расселе противоположные цели. Управляющими воз ния животных и растительных видов, типичных действиями являются правила эксплуатации во для пойменных земель;

в) социо-экономические дохозяйственной системы в виде различных ру цели (затраты на охрану природы).

ководящих принципов и действий. Был сформи 5) Туризм: а) использование возможно боль рован список сторон, чьи интересы соприкаса шей части пойменных земель для организации от ются при использовании водохозяйственной дыха и туризма;

б) социо-экономические цели системы реки Эльба. Этот список содержит (прибыль от туризма).

правительственных и частных организаций и ас 6) Судоходство: а) расширение фарватера для социаций. В результате экспертного анализа это кораблей большого размера;

б) минимизация го списка были выделены различные аспекты количества дней в году с низким уровнем воды;

использования водохозяйственной системы и со в) минимизация количества дней в году, когда ответствующие им подцели, отражающие раз навигация невозможна из-за ледяных заторов.

личные группы интересов:

Для каждой из подцелей были выделены 1. Защита от наводнений: а) адаптированное наборы атрибутов, описывающих территорию к наводнениям использование земель;

б) ис с соответствующей точки зрения. Для атрибутов пользование технических сооружений для борь выделены источники получения информации об бы с наводнениями (дамбы, укрепления бере их значениях для конкретной территории, также гов);

в) обеспечение несдерживаемого стока выделены возможные значения атрибутов и оцен вод после наводнения;

г) минимизация расхо ки этих значений в соответствии с целями, к ко дов, связанных с последствиями наводнений торым атрибуты принадлежат. Для различных и защитой от них.

значений атрибутов выделены решения/действия, 2. Сельское хозяйство: а) сохранение земель которые можно предпринять для улучшения по в состоянии, позволяющем производить рента ложения. Фрагмент описания атрибутов одной бельные сельскохозяйственные товары, и соот из подцелей приведен на рис. 1.

ветствующем требованиям по защите окружаю Рис. 1. Фрагмент описания атрибутов подцели "Использование технических сооружений для борьбы с наводнениями" ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ 3.1.2. Усиление/расширение волнорезов Для каждого из альтернативных действий 3.1.3....

были выделены следующие параметры: частота 3.2....

принятия решения, длительность результата, 4. Оценки (Assessment) – шкалы для оценки сезон реализации решения и список атрибутов, ситуации с различных точек зрения.

на которые действие косвенно влияет. В ре 4.1. Рыболовство зультате было построено поле знаний предмет 4.1.1. Хорошо ной области, описывающее основные понятия 4.1.2. Нормально и взаимосвязи между ними, выявленные из сис 4.1.3. Плохо темы знаний экспертов.

4.2. Защита от наводнений Формализация экспертных знаний 4.2.1....

Извлеченные знания были формализованы 5. Взаимное влияние действий – знания о взаи мовлиянии действий друг на друга (вза в виде онтологии на языке OWL-DL. Создание имное усиление или ослабление). Использу онтологии для СППР в области экологии про ется на этапах адаптации и оценки решения исходило в соответствии с концепцией инте цикла РПП.

грации онтологии и рассуждений по прецеден Разработанная онтология содержит 316 име там, предложенной авторами в работе [4]. В со нованных классов, 14 отношений и 38 свойств ответствии с данной концепцией онтология яв различной природы.

ляется базой знаний, содержащей знания В данной онтологии прецедент представля предметной области, используемые для под ется семантической сетью, состоящей из экзем держки цикла рассуждений по прецедентам пляров приведенных выше концептов, связан (РПП) (прежде всего на шаге адаптации), а также ных отношениями языка OWL-DL. Данная се задает структуру прецедента и является храни мантическая сеть приведена на рис. 2.

лищем прецедентов.

На рис. 2 представлены следующие отно Иерархия концептов онтологии имеет сле шения: "Имеет начальное состояние" (hasIni дующий вид (фрагмент):

tialState), "Имеет набор принятых мер" (hasAc 1. Прецедент (Case) – центральное понятие.

tionSet), "Имеет конечное состояние" (hasRe Описывает конкретный случай реализации sultState), "Имеет состояние-причину" (has некоторых действий в прошлом. Содержит CasualState), "Имеет состояние-результат" описание и оценки начального и конечного (hasEffectiveState), "Имеет оценку" (hasAssess состояний участка реки, а также набор дей ment), "Имеет конкретную меру из набора" ствий, который перевел начальное состоя (hasCertainAction).

ние в конечное.

Модель представления прецедента имеет 2. Состояние (State) – словарь, используемый следующий вид:

для описания ситуации на конкретном уча Прецедент = {P, S (P )}, стке реки в виде множества пар параметр– где P – описание задачи (индекс прецедента);

значение.

S (P ) – описание решения задачи как набора 2.1. Технические сооружения для защиты от наводнений предпринятых действий (решение прецедента);

P = {DI, DR}, 2.1.1. Высота дамб 2.1.1.1. Хорошо – Высокие дамбы где DI – описание начального состояния;

DR – 2.1.1.2. Нормально – Средние дамбы описание конечного состояния (после предпри 2.1.1.3. Плохо – Низкие дамбы нятых мер).

2.1.2. Поврежденность дамб 2.1.3....

2.2. Соответствие законам о защите окру жающей среды 2.3....

3. Действия (Action) – перечень возможных мер по изменению ситуации.

3.1. Обеспечение беспрепятственного лив невого стока 3.1.1. Углубление дна Рис. 2. Структура прецедента 98 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ DI = {SI, AssI, Pr ef }, Для реализации вывода на правилах адап тации будут использоваться возможности ма где SI – описание участка реки в начальном шины вывода по решению задачи классифика состоянии;

AssI – набор качественных оценок ции на онтологии. Для использования правил начального состояния с различных точек зре непротиворечивости будут использоваться воз ния (аспектов);

Pr ef – предпочтения ЛПР – можности машины вывода по проверке непро перечень важных для ЛПР аспектов.

тиворечивости онтологии.

AssI = {AssI1... AssI 8 }, Правила адаптации формализуют знания, где AssI1 – качественная оценка начального со- используемы на шаге адаптации прецедентов стояния с точки зрения сельского хозяйства;

цикла РПП. Данные правила реализуются в ви де аксиом описательной логики, заданных на AssI 2 – защиты окружающей среды и экологии;

классах онтологии. Эти аксиомы задают необ AssI 3 – защиты от наводнений;

AssI 4 – рыбо ходимые и/или достаточные условия для эк ловства;

AssI 5 – улучшения условий навигации;

земпляров, чтобы они трактовались как экзем AssI 6 – управления стоком;

AssI 7 – экономиче- пляры данного класса. Таким образом, факт то го, что некоторый экземпляр был отнесен ма ской эффективности;

AssI 8 – туризма.

шиной вывода к классу, для которого задана Описание конечного состояния DR вводит аксиома (правило), трактуется как срабатыва ся аналогичным образом.

ние правила. Данный подход подобен продук Данная модель представления знаний по ционной модели, но реализованной средствами зволяет естественным образом разделить зна описательной логики. Достоинством использо ния различной природы, которые используются вания описательной логики является то, что в процессе решения задачи. Разработанная мо вывод в ней не зависит от синтаксиса.

дель представления прецедента позволяет опи Правила непротиворечивости также задают сывать и повторно использовать опыт из про ся аксиомами описательной логики. Но, в отли шлого без необходимости выставления инте чие от правил адаптации, они срабатывают гральных оценок прецедентам. Также данная только в случаях, если в онтологии присутст модель позволяет организовать эффективный вуют противоречия, которые идентифициру поиск по базе прецедентов.

ются машиной вывода. Рассуждения на пра Способ использования онтологии для под вилах адаптации и непротиворечивости реа держки РПП определяет ее структуру. На рис. лизуются внешней машиной вывода (в на приведен модифицированный цикл РПП на ос стоящее время используется RACER). Это нове онтологии предложенной структуры.

является большим преимуществом, так как СППР может инкапсулировать некоторые позволяет упростить алгоритмы, реализуемые алгоритмы, необходимые для реализации цикла в ИСППР на основе РПП.

РПП, но при этом она также должна использо В онтологию было внесено 30 прецедентов вать возможности, предоставляемые машинами вывода на онтологиях. В данной работе база решения реальных задач принятия решений в об прецедентов реализована за счет выразитель- ласти управления нижнесаксонским заповедни ных возможностей онтологии (классы, экземп- ком на реке Эльбе. Данный набор позволяет ляры и отношения между ними). производить оценку и оптимизацию алгорит мов РПП. В случае значительного роста базы прецедентов в будущем существует возмож ность перевести онтологию на базу промыш ленной СУБД без значительных затрат на пере проектирование.

Заключение Таким образом, были извлечены, структу рированы и формализованы знания предметной области в виде онтологии на языке OWL–DL.

Данная онтология является базой знаний пред метной области и базой прецедентов для сис Рис. 3. Схема модифицированного цикла РПП на основе темы поддержки принятия решений на основе онтологии ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ интеграции рассуждений по прецедентам и пра- 2. Reichert, P. Concepts of decision support for river re habilitation / P. Reichert, M. Borsuk, M. Hostmann et al. // вилам в области управления водохозяйствен Environmental Modelling & Software. – 2007. – №22. – ной системой реки Эльба.

P. 188–201.

Авторы благодарят за неоценимую помощь 3. Regan, T. Capturing expert knowledge for threatened в наполнении базы знаний экспертов-экологов species assessments: a case study using NatureServe conserva из Университета Лёнебурга Т. Кайенбурга, tion status ranks / T. Regan, L. Master, G. Hammerson // Acta Oecologica. – 2004. – #26. – P. 95–107.

Б. Коппэ и Ф. Крюгера.

4. Wriggers P., Siplivaya M., Joukova I., Kapysh A., Kultsov A. Integration of a case-based reasoning and an onto БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК logical knowledge base in the system of intelligent support of finite element analysis // Computer Assisted Mechanics and 1. RamWass Project homepage [электронный ресурс] / Engineering Sciences, Vol. 14, No. 4: 753–765, 2007.

RamWass Consortium. – [2009]. – http://www.ramwass.net.

УДК 658. Е. И. Кузнецова, А. Г. Кравец МОДЕЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНО-МОДУЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТА Волгоградский государственный технический университет elenochka@land.ru, al1212@km.ru Данная работа посвящена методам индивидуально-ориентированной организации учебного процесса, предостав ляющей студентам возможность составления индивидуальных учебных планов, свободного определения последова тельности освоения дисциплин, самостоятельного составления личных семестровых расписаний учебных занятий. В ра боте описаны модели семестра, дисциплины, учебного плана, методика расчета трудоемкости учебного плана, модель подсистемы поддержки принятия решения при моделировании индивидуальной траектории обучения, архитектура ав томатизированной системы "Моделирование индивидуальной траектории обучения студента".

Ключевые слова: индивидуальные учебные планы, последовательность освоения дисциплин, трудоемкость учебного плана, модель семестра, модель дисциплины, автоматизированная система "Моделирование индивидуальной траектории обучения студента".

E. I. Kuznetsova, A. G. Kravets MODELLING OF CREDIT-MODULAR STRUCTURE OF AN INDIVIDUAL TRAJECTORY OF TRAINING OF THE STUDENT The given work describes methods individually – guided the organizations of educational process. These methods give stu dents the following opportunities: to make individual curricula, freely to determine sequence of studying of disciplines, inde pendently to make personal semestrial schedules of educational employment. Models of a semester, discipline, the curricu lum, a design procedure of labour input of the curriculum, model of a subsystem of support of decision-making at modelling an individual trajectory of training, architecture of the automated system " Modelling of an individual trajectory of training of the student " are described in work.

Individual curricula, sequence of studying of disciplines, labour input of the curriculum, model of a semester, model of the discipline, automated system " Modelling of an individual trajectory of training of the student ".

В сентябре 2003 года на Берлинской конфе- новывающаяся на единстве модульных техно ренции Россия присоединилась к Болонскому логий обучения и зачетных кредитов ECTS процессу – движению, целью которого является (European Credit Transfer System – Европейская создание единого образовательного простран- система взаимозачетов кредитов), как единиц ства. Признание результатов обучения позволя- измерения учебной нагрузки студента [1].

ет студентам проходить часть своего обучения Применение в высшей школе системы за в вузах других стран. четных единиц открывает возможность пози Предложения, рассматриваемые в рамках Бо- тивного преобразования учебного процесса.

лонского процесса, сводятся, в частности, к вве- Индивидуально-ориентированная организации дению кредитно-модульной структуры образо- учебного процесса, предоставляющая студен вания. там возможность составления индивидуальных Кредитно-модульная структура образования – учебных планов, свободного определения по это модель организации учебного процесса, ос- следовательности освоения дисциплин, само 100 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ стоятельного составления личных семестровых где:

расписаний учебных занятий – это одна из ос- j – идентификационный номер дисциплины;

новных целей перехода к кредитно-модульной namej – название j-й дисциплины;

структуре образования. groupj – группа, к которой относится j-я Таким образом, введение кредитов и моду- дисциплина (1 – дисциплиа изучается обяза лей учебных дисциплин позволяет студентам тельно и строго последовательно во времени, учиться по индивидуальным планам, самостоя- 2 – дисциплина изучается обязательно, но, воз тельно выстраивая свою образовательную тра- можно, не последовательно во времени, 3 – екторию;

позволяет студентам проходить часть дисциплина, которую студент изучает по соб своего обучения в вузах других стран. И, несо- ственному выбору);

мненно, моделирование индивидуальной траек- modj – образовательный цикл, к которому тории образования является неотъемлемой и важ- относится j-я дисциплина (гуманитарные и соци ной частью учебного процесса. ально-экономические дисциплины, естествен Целью работы является автоматизация про- нонаучные дисциплины, общепрофессиональ цесса создания индивидуального учебного пла- ные дисциплины и т. д);

на направления или специальности, соответст- sj – семестр с минимальным номером, в вующих рабочих планов (список дисциплин, их котором может начать изучаться j-я дисцип трудоемкостей, преподавателей и количество лина;

студентов, обучающихся дисциплинам) на пла- contrj – вид контроля по j-й дисциплине (за нируемый учебный год на основе базовых чет, экзамен);

учебных планов, разработанной системы под- t_inpj – продолжительность аудиторных за держки принятия решений по моделированию нятий по j-й дисциплине в академических часах индивидуальной траектории обучения и оценки (1 академический час = 45 мин);

трудоемкости учебных дисциплин, перевода t_outj – продолжительность внеаудиторных часов в кредиты ECTS. занятий по j-й дисциплине в академических ча Для достижения поставленной цели необ- сах (индивидуальные консультации, телекон ходимо построить модели семестра, дисципли- ференции, самостоятельная работа и т. д.);

ны, учебного плана, разработать методику рас- inpj – множество дисциплин, которые необ чета трудоемкости учебного плана, модель ходимо изучить ранее j-й;

подсистемы поддержки принятия решения при teacherj – преподаватель j-й дисциплины;

моделировании индивидуальной траектории st_maxj – максимальное число студентов обучения, архитектуру автоматизированной в группе, изучающей j-ю дисциплину;

системы "Моделирование индивидуальной тра- st_minj – минимальное число студентов в ектории обучения студента". группе, изучающей j-ю дисциплину;

Семестр характеризуется номером семестра st_realj – число студентов, желающих изу и соответствующим ему количеством кредитов: чать j-тую дисциплину в текущем семестре;

S = {i, praki, atti, cr_maxi, cr_mini | i Є Z, 1 i 12}, ssj – количество семестров, которое изуча где: ется j-я дисциплина до полного ее освоения;

i – номер семестра, принимает целое значе- Kj – множество коэффициентов, где ki пока ние от 1 до 12;

зывает влияние положительного ответа студен praki – количество практических недель в та на i-й вопрос при входном тестировании на i-м семестре;

включение j-й дисциплины в индивидуальный atti – количество недель итоговой аттеста- учебный план.

ции в i-м семестре (защита выпускных работ, Расчет трудоемкости дисциплины в зачет междисциплинарный экзамен);

ных единицах производится исходя из деления cr_maxi – максимальное число кредитов, ко- ее трудоемкости в академических часах на торое студент может набрать в i-м семестре;

с округлением до 0,5 по установленным прави cr_mini – минимальное число кредитов, ко- лам. Зачет по дисциплине и трудоемкость кур торое студент должен набрать в i-м семестре. совых проектов (работ) входят в общую трудо Дисциплину учебного плана в аналитиче- емкость дисциплины в зачетных единицах.

ском виде можно представить так: Один семестровый экзамен выражается 1 за D = {j, namej, groupj, modj, sj, contrj, t_inpj, t_outj, четной единицей (3 дня подготовки и 1 день на inpj, teacherj, st_maxj, st_minj, st_realj, ssj, Kj}, экзамен). Таким образом, трудоемкость j-й ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ния, включенная в общую систему как модуль дисциплины за семестр, выраженная в зачет (студент может воспользоваться обоими спосо ных единицах, определяется по формуле:

бами помощи). Систему поддержки принятия Если contrj = "экзамен", то решения для студентов при моделировании ин t_inpj + t_outj + 1 (округляем до 0,5) Wj = дивидуальной траектории образования можно представить в виде набора вопросов для студен Иначе тов об их профессиональных навыках и пред t_inpj + t_outj Wj = (округляем до 0,5) почтениях и набора коэффициентов, указываю 36 щих влияние ответа на вопрос на включение Учебные планы составляются для всех спе- дисциплины в индивидуальный учебный план.

циальностей на каждый год набора абитуриен- Таким образом, система принятия решения опи тов по любой форме, виду и ступени обучения. сывается в виде следующего множества:

Тогда трудоемкость учебного плана за i-й се- Q = {i, D, K | 0 k 10}, местр вычисляется по формуле: где i – идентификационный номер вопроса;

W_plani = Wj + 1,5 * (prak i + att i ) (округ- D – множество дисциплин, которые может j включить студент в свой индивидуальный ляем до 1), где суммируются все трудоемкости учебный план по своему усмотрению;

j-х дисциплин, осваиваемых студентом в i-м се K – множество коэффициентов, где kj пока местре.

зывает влияние ответа на i-й на включение j Студент или абитуриент, впервые столк той дисциплины из множества D в индивиду нувшийся с задачей формирования своей инди альный учебный план студента;

k – целое чис видуальной траектории образования, не всегда ло, k Є [0;

10], k определяется экспертами до на может быстро сориентироваться, какой набор чала работы с системой поддержки принятия дисциплин ему следует включить в свой инди решения.

видуальный план для достижения своих про На основании разработанных моделей была фессиональных целей. Помочь в решении дан предложена архитектура системы "Моделиро ной проблемы ему может тьютор (консультант вание индивидуальной траектории обучения по составлению индивидуального учебного студента" (рис. 1).

плана) или система поддержки принятия реше Рис. 1. Архитектура АС "Моделирование индивидуальной траектории обучения студента" 102 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Подсистема просмотра и утверждения учебных планов, которые затем утверждается учебных планов предназначена для контроля с помощью подсистемы просмотра и утвержде учебным отделом процесса подготовки учеб- ния учебных планов.

ных планов. В результате работы подсистемы Подсистема расчета учебной нагрузки пре во все БД учебных планов помещаются соот- подавателя предоставляет информацию о ко ветствующие утвержденные учебные планы. личестве кредитов ECTS, набранных препода Подсистема формирования базовых учеб- вателем за семестр, что адекватно отражает ных планов предназначена для наполнения БД его учебную нагрузку и может быть использо базовых учебных планов. Данная база необхо- вано для начисления премий и заработной дима для предоставления студенту возможно- платы.

сти моделировать свой индивидуальный учеб- На основании представленных моделей и ар ный план, так как за основу любого индивиду- хитектуры разрабатывается автоматизирован ального плана берется утвержденный базовый ная система, которая должна облегчить процесс план на соответствующий год обучения. реформирования Российского образования.

Подсистема формирования индивидуаль ных учебных планов выполняет главную функ- БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК цию системы, а именно, предоставляет студен 1. Петрова, И. Ю. Автоматизированная система об там возможность моделировать свои индивиду- работки информации при создании учебных планов и их альные траектории обучения на основе профес- перевод в европейскую систему взаимозачетов ECTS / сиональных предпочтений. В результате работы И. Ю. Петрова, А. Я. Темралиева // Датчики и системы, подсистемы наполняется БД индивидуальных 2004 г., № 10, стр. 43.

УДК Т. А. Орлова ОБЗОР КУРСОВ IT-ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МАССАЧУСЕТСКОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТИТУТА Волгоградский государственный технический университет orlova_ta@list.ru В данной статье приводится краткое описание Массачусетского технологического института (MIT). Также содер жится перечисление 43 курсов MIT по IT-технологиям, которые предоставлены в открытом доступе на официальном сайте Массачусетского технологического университета. Приведено краткое описание некоторых из них.

Ключевые слова: Массачусетский технологический институт, Массачусетский институт технологий, Массачусет ский технологический университет, МИТ, курсы по IT-технологиям.

T. A. Orlova THE REVIEW OF COURSES OF IT TECHNOLOGIES FOR THE MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY In given article the short description of Massachusetts Institute of Technology MIT is resulted. Transfer of 43 courses MIT selected on IT- technologies which are given in open access on an official site of Massachusetsky technological university Also contains. The short description of some of them is resulted.

Massachusetts Technology Institute, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts Technology University, MIT, courses of IT-Technology.

гий и Массачусетский технологический уни Осуществлен поиск курсов MIT в открытом верситет.

доступе по IT-технологиям. Был произведен MIT Основан в 1861 г., принял первых сту отбор 43 курсов.

дентов в 1865 г.

Массачусетский технологический институт (англ. Massachusetts Institute of Technology, MIT – это метка компьютерных технологий.

MIT) – университет и исследовательский Этот институт является мировым лидером в об центр, расположенный в Кембридже (шт. ласти науки и техники, новатором в областях Массачусетс, США). Иногда также упомина- робототехники и искусственного интеллекта.

ется как Массачусетский институт техноло- Институт также известен во многих других об ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ластях, включая менеджмент, экономику, лин- tion" (Соревнования по Robocraft Программи гвистику, политические науки и философию. рованию);

"Transmission of Information" (Пере Среди самых известных подразделений MIT дача информации);

"Principles of Digital Com значится лаборатория информатики и искусст- munications" (Принципы цифровой связи);

венного интеллекта. 72 члена сообщества MIT "Principles of Wireless Communications" (Прин являются лауреатами Нобелевской премии. ципы беспроводной связи);

"Speech Communi Цель Массачусетского технологического cation" (Коммуникация Речи);

"High Speed института состоит в том, чтобы дать знания Communication" (Высокоскоростная связь);

студентам в науке, технологии, и других облас- "Programming Languages" (Языки программи тях науки, которые будут лучше всего служить рования);

"Computer System Architecture" (Ар на благо нации и миру в 21-ом столетии. хитектура компьютерной системы);

"Cognitive MIT предоставляет курсы в открытом доступе. Robotics" (Познавательная Робототехника);

Был произведен отбор следующих 43 курсов "Machine Vision" (Машинное зрение);

"Machine по IT-технологиям: "Structure and Interpretation Learning" (Обучение машины);

"Computer Graph of Computer Programs" (Структура и Интерпре- ics" (Компьютерная графика);

"Algorithms for тация Компьютерных Программ);

"Circuits and Computer Animation" (Алгоритмы компьютерной Electronics" (Кругообороты и Электроника);

анимации);

"Network Optimization" (Оптимизация "Computation Structures" (Структуры Вычисле- Сети);

"Network and Computer Security" (Сеть и ния);

"Introduction to Communication, Control, компьютерная безопасность);

"Natural Language and Signal Processing" (Введение в Коммуника- and the Computer Representation of Knowledge" цию, Контроль, и Обработку Сигнала);

"Micro- (Естественный язык и компьютерное представле electronic Devices and Circuits" (Микроэлек- ние знания);

"Advanced Natural Language Process тронные Устройства и Кругообороты);

"Com- ing" (Передовая Обработка естественного языка);

puter System Engineering" (Разработка Компью- "Knowledge-Based Applications Systems" (При терной системы);

"Artificial Intelligence" кладные системы, базирующиеся на знаниях);

(Искусственный интеллект);

"Computer Lan- "Program Analysis" (Программный анализ);

guage Engineering" (SMA 5502)" (Разработка "Complex Digital Systems" (Комплексные цифро компьютерного языка);

"Mathematics for Com- вые системы);

"Organic Optoelectronics" (Органи puter Science" (Математика для Информатики);

ческая Оптоэлектроника).

"Java Preparation for 6.170" (Java подготовка);

Приведем краткое описание некоторых "Introductory Digital Systems Laboratory" (Ввод- курсов.

ная лабораторная "Цифровые Системы");

"Mi- Курс "Structure and Interpretation of Com cro/Nano Processing Technology" (Микро/Нано puter Programs" представляет студентам прин технологии обработки);

"Laboratory in Software ципы вычисления. После завершения обучения Engineering" (Лабораторные по разработке про- студенты должны уметь объяснить и применять граммного обеспечения);

"Software Engineering основные методы языков программирования, for Web Applications" (Разработка Программно- анализировать вычислительные системы и ге го обеспечения для Web приложений);

"Mobile нерировать вычислительные решения абст Autonomous Systems Laboratory" (Мобильная рактных проблем.

Автономная Лаборатория Систем);

"Dynamic Следующий курс "Computation Structures" Programming and Stochastic Control" (Динамиче- включает введение в разработку цифровых систем.

ское Программирование и Стохастический "Introduction to Communication, Control, and Контроль);

"Introduction to Mathematical Pro- Signal Processing" содержит вероятностные gramming" (Введение в математическое про- процессы, корреляции, спектральные удельные граммирование);

"Nonlinear Programming" (Не- веса, государственно-космическое моделирова линейное программирование);

"Data Communi- ние, сигнал оценки и обнаружения.

cation Networks" (Сети передачи данных);

"Microelectronic Devices and Circuits" вклю "Autonomous Robot Design Competition" (Авто- чает следующие темы: моделирование микро номное Соревнование Робототехнических про- электронных устройств, основы микроэлек ектов);

"Discrete-Time Signal Processing" (Дис- тронного анализа кругооборота, отношение кретно-разовая Обработка Сигнала);

"Automatic электрического поведения к внутренним физи Speech Recognition" (Автоматическое Распозна- ческим процессам, понятия использований и вание речи);

"Robocraft Programming Competi- ограничений различных моделей и др.

104 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ "Computer System Engineering" курс рас крывает темы по разработке систем аппаратных средств и программного обеспечения.

Курс "Artificial Intelligence" дает представ ления о методах и архитектуре, применяемых для построения прикладной системы и расчета интеллекта с вычислительной точки зрения.


Следующий курс "Computer Language Engineering" рассматривает фундаментальные Рис. 1. Основной компонент в системе распознавания ре чи, отрывок из лекции понятия, структуры компиляторов, основных методов оптимизации программы, взаимодей Курс "Introduction to Mathematical Program ствие теории, практики, и инструментов, ис ming" предлагает введение в проблемы оптими пользуемых в построении программного обес зации, алгоритмы, и их сложность, включая ос печения.

новные методологии и основные математиче Курс "Mathematics for Computer Science" ские структуры.

охватывает следующие разделы: фундамен Курс "Automatic Speech Recognition" вклю тальные понятия математики, дискретные чает три части. В первой части повествуется структуры, дискретная теория вероятности.

о второстепенном материале в акустической "Java Preparation" курс сосредотачивается теории производства речи, акустической фоне на представлении языка, библиотек, инстру тики, и представления сигнала. Вторая часть ментов и понятий Java, защитном программи описывает алгоритмические аспекты систем ровании.

распознавания речи, включая классификацию "Introductory Digital Systems Laboratory" образца, поисковые алгоритмы, стохастическое курс посвящен темам цифрового проектирова моделирование и методы языкового моделиро ния, таким как цифровая логика, контуры, вы вания.

бор времени, синхронизация и т. п.

Третья часть сравнивает и противопостав "Micro/Nano Processing Technology" курс ляет различные подходы к распознаванию речи, представляет теорию и технологию микро/нано и описывает передовые методы, используемые изготовления.

для акустически-фонетического моделирова Курс "Laboratory in Software Engineering" ния, здравого распознавания речи, адаптации рассматривает понятия и методы, актуальные спикера, обрабатывая паралингвистическую производству больших систем программного информацию, понимание речи, и многомодаль обеспечения.

ную обработку.

"Software Engineering for Web Applications" Robocraft Programming Competition (сорев курс предназначен для студентов, которые уже нования по Robocraft программированию) ком имеют некоторый опыт в программировании бинируют стратегию сражения и разработку и разработке программного обеспечения.

программного обеспечения. Цель состоит в том, Mobile Autonomous Systems Laboratory чтобы написать лучшую программу игрока для (MASLab) – это конкурс робототехники, в ко компьютерной игры Robocraft.

тором принимают участие студенты. Они соз В курсе "Cognitive Robotics" описывается дают и программируют умных роботов, кото познавательная робототехника, обладающая рые должны изучить неизвестную игровую об искусственными навыками рассуждения, обра ласть и выполнить ряд задач. Роботы MASLab щается к появляющейся области автономных полностью автономны, или другими словами, систем (рис. 2).

роботы работают, вычисляют, и планируют без Также приводятся прикладные алгоритмы человеческого вмешательства.

и автономные модели, формирующие основа "Dynamic Programming and Stochastic Con ние для исследования и предоставляющие сту trol" курс рассматривает основные модели и дентам возможность проектировать такую сис методы решения проблем последовательного тему в качестве части их проекта.

принятия решения по неопределенности (сто Курс "Machine Vision" представляет введе хастический контроль), методы приближения ние в процесс воспроизводства символического (аппроксимации) для задач, включающих описания окружающей среды от изображения.

большие пространства состояний.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Рис. 4. Автоматизированный манекен "Менни", построенный в Тихоокеан ской Северо-западной Лаборатории Рис. 2. Изображение марсианской поверхности, получен Курс "Machine Learning" является введени ное при помощи познавательной робототехники ем в курс "обучение машины".

Это курс содержит краткий обзор многих методов и алгоритмов в обучении машины, на чиная с простых тем, таких как персептроны и заканчивая более новыми темами, такими как повышение, поддержка векторных машин, скрытые марковские модели, и сети Баесана.

"Advanced Natural Language Processing" курс – введение дипломированного специали ста в "обработку естественного языка". Этот курс рассматривает синтаксис, семантику и описание обработки модели, включая машинное обуче ние и основные методы и алгоритмы. Материал Рис. 3. Область пикселя, наложенная с учетом самого крутого курса подходит для таких предметов как Ис подъема, и интерполяция его максимального градиента (E') кусственный интеллект и Прикладная концен В лекциях этого курса описывается физика трация.

формирования изображения, видение движения Более подробно материал представлен по и восстановление форм. Обработка бинарного адресу [1].

изображения и фильтрование представлены как шаги предварительной обработки. Дальнейшие БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК темы включают фотограмметрию, выравнива- 1. MIT OpenCourseWare [Электронный ресурс] / courses ние представления объекта, аналоговый VLSI of Massachusetts Institute of Technology. – [2008]. – Режим дос и вычислительное видение. тупа: http://ocw.mit.edu/OcwWeb/web/courses/courses/index.htm.

106 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 519. Б. Х. Санжапов УПОРЯДОЧЕНИЕ ОБЪЕКТОВ В ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПРИ ПОЛИМОДАЛЬНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНКАХ Волгоградский филиал Российского государственного торгово-экономического университета sbkh@mail.ru Предлагается метод упорядочения объектов на основе нечеткого бинарного отношения с интенсивностью предпоч тения. В отличие от известных подходов метод позволяет обрабатывать полимодальные оценки. Показывается, что ме тод обладает свойствами содержательности, положительной реакции, сохранение доминирования и другими, что повы шает правомерность его практического использования.

Ключевые слова: оценка, нечеткая логика, выбор, принятие решений, содержательность, положительная реакция.

B. Kh. Sanzhapov STREAMLINING OF OBJECTS IN HIERARCHICAL SYSTEMS AT POLYMODAL EXPERT ESTIMATIONS A method of ordering objects according to a fuzzy binary relation with the intensity of preference is proposed. Unlike the well-known approaches the method enables one to process polymodal estimates. A property of method such as consistency, posi tive reaction, rank preservation etc has been studied. They are increase the justification for using the method in practice.

Estimation, Fuzzy logic, Scheduling, Decision making, Consistency, Positive reaction.

Анализ и проектирование многих сложных присущая на стадии обоснования развития систем связаны с решением задачи принятия сложной системы, может также моделироваться решений. Информация, на основе которой не- на основе полимодальных функций принад обходимо формировать решения, носит, в ос- лежности. Замена их на унимодальные, на ос новном, качественный характер. В иерархиче- нове какой – либо аппроксимации, может при ской системе оцениваемыми объектами могут вести к потере информации, или к ее огрубле быть цели и задачи входящих в систему под- нию, что, естественно, может понизить обосно систем, множество характеристик возможных ванность принимаемых решений. В работе средств и т. д. предложена модель принятия решений на осно Во всех предлагаемых подходах к решению ве учета полимодальности экспертных оценок, проблемы анализа и проектирования сложных рассматривается метод упорядочения объектов систем предварительно требуется определить при такой информации. Предлагается схема веса связей между объектами в иерархической обобщения свойств, введенных для точечных структуре [1–3]. Метод вычисления таких весов оценок и унимодальных функций принадлеж является основным этапом ранжирования объ- ности, таких как содержательность, сохранение ектов в иерархических системах. Для решения оптимальности и доминирования, положитель таких задач эффективны методы упорядочения ной реакции, транспонируемости. Исследуется на основе взвешенных бинарных отношений чувствительность модели упорядочения к из предпочтений [3]. менению экспертных оценок.

Разработанный метод упорядочения объек 1. Модель упорядочения объектов тов на основе нечетких экспертных оценок с ин Пусть необходимо упорядочить множество тенсивностью предпочтений [4] позволяет рас объектов X = (1, 2, …, n), называемое в даль смотреть более полную информацию, и приме нейшем множеством альтернатив. На этом няется для упорядочения объектов, находящих множестве альтернатив определено нечеткое ся на одном уровне иерархической структуры.

отношение (НО) R интенсивностью предпочте Этот метод позволяет обрабатывать эксперт ний [4,5] ную информацию, представляемую при ис R = {rij }, rij = {(tij.ij (tij )) tij R + = пользовании нечеткого отношения, имеющую унимодальную функцию принадлежности. Тем = (0, ), (i, j ) U }, не менее, существующие слабоструктуриро U X X множество пар объектов для кото ванные проблемы анализа и проектирования рых определено НО R. Здесь подразумевается, сложных систем формализуются на основе ин что объект i предпочтительней объекта j в tij раз формации общего вида. Неопределенность, ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ с достоверностью ij (tij ), ij : R + [0,1] – функ- У с л о в и е. Граф G = ( X,U ) с множеством вершин X и множеством дуг U – сильно ция принадлежности нечеткого отношения R.

связный, НО R – обратимое, то есть О п р е д е л е н и е. Матрица T = (tij ) называ ij (tij ) = ji (1 / tij ), tij R+, причем ij – поли ется сверхтранзитивной, если для любых модальные функции, то есть они представимы i, j, k X выполняются равенства tij = tik tkj [6].

в виде объединения унимодальных, полунепре Матрица T = (tij ) является сверхтранзитив- рывных сверху функций.

ной тогда и только тогда, когда существуют та 2. Метод построения сверхтранзитивной матрицы кие числа xi, отождествляемое с весами объек В работе [5] предлагается эффективный ме тов, что для всех i, j X имеют место равенст тод решения задачи (1)–(2), основанный на мо ва tij = xi / xk [6]. нотонном изменении множеств уровня при Непосредственно нечеткое отношение R не изменении значения от 1 до 0 с целью по позволяет упорядочить рассматриваемое мно- строения допустимого значения матрицы, согла жество объектов. Основные причины этого: во- сованной с исходным нечетким отношением.


первых, отношение R, получаемое от экспертов Полученные таким образом точечные значения не является транзитивным, во-вторых, для по- экспертных оценок полагаются равными значе лимодальных объектов отсутствуют принципы ниям сверхтранзитивной матрицы, и в дальней упорядочения объектов. Последнее обстоятель- шем они рассматриваются постоянными. Про ство обуславливает необходимость уточнения цедура повторяется вновь, пока не будут полу постановки задачи упорядочения объектов. чены все значения сверхтранзитивной матрицы.

Основная идея определения коэффициентов В общем случае, она не единственная.

важности объектов по НО R состоит в построе 3. Свойства метода упорядочения объектов нии сверхтранзитивной матрицы T, в опреде В работе предполагается, что существует ленном смысле являющейся аппроксимацией решение задачи (1)–(2). Для обоснования этого нечеткого отношения, и однозначно опреде предположения изменим функцию принадлеж ляющей коэффициенты важности объектов. На ности следующим образом: при = 0 множе основе сверхтранзитивной матрицы однозначно ство уровня G () состоит из объединения (с точностью до положительного множителя) определяются веса объектов xi (i X ) [5]. отрезков { } [ ] Вводится обозначение = T = (tij ) – мно- n ij Gij (0) = a ( m ) ij (0), b ( m ) ij (0), aij (0) 0, (i, j ) U, жество сверхтранзитивных матриц размерности m = nij – число отрезков при = 0, m номер n n. В дальнейшем считается, что матрица T = (tij ) отражает интенсивность предпоч- отрезка, причем здесь полагается, что эти от резки имеют минимальную длину из всех при тений объектов в соответствии с отношением R =0.

со степенью, равной [4, 5] Если решение задачи (1), (2) отсутствует, то (T ) = min ij (tij ). (1) первоначальные экспертные данные являются i, jU Задача упорядочения объектов по нечетко- несогласованными. Для их согласования будем му отношению R в этом случае заключается использовать процедуру [7], то есть будем рас сматривать оценки при = 0 как интерваль в нахождении сверхтранзитивной матрицы T, ные. Сделаем следующую замену:

максимально согласованной с R [5] ( m) ( m) a ij (0) = a ij (0), b ij = (m) T Arg max (T ). (2) = bijm ) /, 0 1, (i, j ) U.

( T Уменьшая значение от 1 до 0 можно добиться Задача (2) является задачей нелинейного про граммирования, которая может быть представле- существования решения задачи (1), (2).

на, в силу введенных условий, задачей безуслов- Первоначально рассмотрим вопрос о том, ной оптимизации с числом переменных n: x1,…, xn. насколько обоснованно обрабатывать оценки В дальнейшем считается, что на нечеткое интенсивности предпочтений предложенным отношение R наложены ограничения, представ- методом. Для ответа на этот вопрос будем ис ленные в виде следующего условия. пользовать теорию содержательности [8], со 108 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ гласно которой, то или иное свойство модели сравнения между объектами i0 и j0 в пользу является осмысленным (содержательным) тогда объекта i0 не уменьшает относительного веса и только тогда, когда его истинность не изме объекта xi0 в результирующем упорядочении, няется при любых преобразованиях используе то есть имеет место равенство tio j0 ti0 j0. Будем мой шкалы измерений. На основании использо вания этого подхода определим тип используе- считать, что изменение оценок между объекта мой шкалы. Иными словами, это определит ми i0 и j0 произошло в пользу i0, если класс допустимых преобразований при рас ri j0 ri0 j0, отношение частичного порядка смотрении бинарного отношения R. Объектами измерений являются пары (i, j ), образующие на множестве нечетких чисел. Здесь считается, что хотя бы одна граница отрезков множества множество U, принадлежащее декартовому произведению X X. Результатами измерений уровня НО R ' сдвинута вправо относительно соответствующих границ НО R, и не происхо в этом случае являются оценки rij. Тогда это дит пересечения отрезков, принадлежащих раз означает наличие некоторого отображения личным носителям унимодальных функций, то f : U R1, такого, что каждой паре есть в этом случае эти четкие множества для (i, j ) U ставится в соответствие некоторая НО R и R ' имеют равное количество отрезков.

числовая оценка rij = f (i, j ). Здесь предполага- У т в е р ж д е н и е 2. Метод упорядочения объектов обладает свойством ПР.

ется, что f – гомоморфизм эмпирической сис Рассмотрим свойство сохранения доминиро темы в числовую систему. Будем использовать вания. Будем говорить, что объект i доминирует следующие обозначения: = {} – класс над объектом j по точечному отношению R, если функций, отображающих числовую ось в себя.

для любого объекта k X интенсивность пред Считается, что оценки f (i, j ) определены в почтения rik ( rki ) не меньше (не больше) интен шкале типа, если для любого оценки сивности предпочтения rjk (rkj ) и величина rij не r ij = ( f (i, j )) приводят в итоге к тому же ре ' меньше величины rji. Для нечетких полимодаль зультату, что и оценки r ij = f (i, j ). Иными сло ных экспертных оценок rik понятия "не меньше" вами, композиция ( f ) является гомоморфиз ( ) и "не больше" ( ) трактуются также, как и мом. В качестве шкалы будем использовать при обобщении свойств ПР.

шкалу лог-отношений = { ( x) = x, 0}.

У т в е р ж д е н и е 3 (свойство сохранения Построим НО R ', которое получено из НО R пу- доминирования). Пусть объект i доминирует над объектом j по отношению R, то есть rij rji тем применения допустимого преобразования. Пусть x = ( x1,..., xn ) и x = ( x1',..., xn ) – ' и rik r jk, rki rkj, k X. Тогда объект i доми результаты определения весов объектов для от нирует над объектом j и в итоговом ранжиро ношений R и R ', соответственно. Для того, что- вании, т. е. tij 1.

бы показать содержательность метода необхо Исследование свойства сохранения опти димо убедиться в том, что векторы x и x ' зада мальности связано с построением НО R ' из R ют один и тот же порядок на множестве объек путем замены некоторых оценок точечными, тов X: xi x j xi' x 'j, i, j X. В матричном совпадающими с оптимальными значениями сверхтранзитивной матрицы, полученной при виде это соотношение перепишется как tij 1 tij 1, i, j X. Для предложенного использовании НО R. При этом должно сохра няться то же упорядочение объектов.

подхода верно следующее утверждение[5].

У т в е р ж д е н и е 4. Метод упорядочения У т в е р ж д е н и е 1. Метод определения ве обладает свойством сохранения оптимальности.

сов объектов обладает свойством содержательно Определим транспонированное к НО R от сти при использовании для измерения интенсив ношение RT следующим образом:

ностей предпочтения шкалы лог – отношений.

RT = {((i, j ), rijT ) (i, j ) U T }, Модель упорядочения объектов обладает свойством положительной реакции (ПР), если здесь (i, j ) U T ( j, i ) U, rijT = rji, (i, j ) U.

изменение результатов отдельного парного ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ны принадлежат единичному контуру, второй – Пусть T ' = (tij' ) – матрица оптимального упоря что только одна вершина принадлежит единич дочения по НО RT. Если T ' = T T, то метод об- ному контуру.

ладает свойством транспонируемости.

Заключение У т в е р ж д е н и е 5. Метод упорядочения Предложенный подход даст возможность обладает свойством транспонируемости.

обрабатывать полимодальную экспертную ин Чувствительность результирующего упоря формацию, без каких-либо упрощений. Нали дочения будем проводить для фиксированного чие желательных свойств модели упорядочения результирующего упорядочения T = (tij ), полу- объектов повышает обоснованность ее приме ченного для НО R. Рассмотрим произвольную нения при решении практических задач.

пару объектов (i 0, j0 ) U, и определим в каких БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК пределах можно изменять исходную оценку 1. Поспелов, Г. С. Программно-целевое планирование / при условии, что значения элементов вычис- Г. С. Поспелов, В. А. Ириков. – М.: Сов. Радио, 1976. – 440 с.

ленной сверхтранзитивной матрицы T изме- 2. Проблемы программно-целевого планирования и управления / Под ред. Г. С. Поспелова. – М.: Наука, няться не будут. Исследование этого вопроса 1981. – 460 с.

разбивается на рассмотрение ряда случаев. Ес- 3. Саати, Т. Аналитическое планирование. Органи ли элемент матрицы является границей соот- зация систем / Т. Саати, К. Кернс. – М.: Радио и связь, 1991. – 224 с.

ветствующего отрезка, то она считается посто 4. Макеев, С. П. Упорядочение объектов в иерархи янной и можно изменять другую границу так, ческих системах / С. П. Макеев, И. Ф. Шахнов // Изв.

чтобы она не пересекала оставшуюся границу АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. – 1991, – № 3. – С. 29–46.

рассматриваемого отрезка. В случае, если эле 5. Санжапов, Б. Х. Полимодальные экспертные оценки / мент матрицы находится внутри отрезка, то Б. Х. Санжапов // Изв. РАН. Сер. Техническая кибернети можно изменять обе границы таким образом, ка. – 1994, – № 2. – С. 213–218.

6. Миркин, Б. Г. Проблемы группового выбора / чтобы они не пересекали это значение. Во всех Б. Г. Миркин. – М.: Наука, 1974. – 256 с.

случаях рассматриваемые значения не должны 7. Шахнов, И. Ф. Модель для обработки результатов пересекать границы других отрезков. Заметим, попарных сравнений, задаваемых в виде интервальных оценок / И. Ф. Шахнов // Электронная техника. Сер. Эко что в терминах работы [4] первый случай озна номика и системы управления. Вып. 4(77). – 1990. – С. 33–39.

чает, что соответствующий элемент образует 8. Пфанцагль, Дж. Теория измерений / Пер с англ. / какой – то единичный контур, т. е. обе верши- Дж. Пфанцагль. – М.: Мир. – 1976. – 248 с.

УДК 004.415.53:378.147. О. А. Сычев, А. С. Кирюшкин СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММ С ГРАФИЧЕСКИМ ИНТЕРФЕЙСОМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В РАМКАХ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА Волгоградский государственный технический университет oasychev@gmail.com, lexruster@gmail.com В статье рассмотрены проблемы автоматизации учебного процесса по курсу "Программирование на языке высокого уровня. Алгоритмические языки". Освещены сложности тестирования программ с пользовательским интерфейсом. Рас смотрены существующие аналоги. Предложены методы автоматизации тестирования работ студентов.

Ключевые слова: тестирование, графический интерфейс пользователя, автоматизация лабораторные работы, QT.

O. A. Sychev, A. S. Kiryushkin THE AUTOMATED TESTING SYSTEM OF PROGRAMS WITH THE GRAPHIC USER INTERFACE WITHIN THE CONTEXT OF EDUCATIONAL PROCESS.

The paper describes the problems of automation of educational process at the course "Programming on high level language.

Algorithmic languages". Complexities of testing of programs with the user interface are marked. Existing analogues was consid ered. Methods of automation of student's jobs testing are offered.

Testing, GUI, graphical user interface, automation, laboratory work, QT.

Повышающиеся требования к работам сту- гий требуют от преподавателей все больших дентов и усложнение процесса контроля их вы- усилий при тестировании данных работ. В ча полнения в области информационных техноло- стности, это касается программ с графическим 110 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ пользовательским интерфейсом. Преподавате- графических элементов соответствует требова лям физически не хватает времени проверить нию к вариабельности тестируемых программ работы всех студентов в подгруппе на лабора- и позволяет разнообразить варианты работ.

торном занятии, в связи с этим назначаются Расположение элементов интерфейса, их имена, дополнительные часы, продолжительность ре- названия функций и переменных студент вы ального учебного процесса в 2–3 раза превы- бирает по своему усмотрению.

шает лимит времени, выделенный учебным На сегодняшний момент существует значи планом. Проблемы контроля качества в про- тельное количество систем, решающих задачи граммной индустрии решаются с помощью дос- тестирования графического интерфейса. Наиболее таточно хорошо развитых систем автоматизи- известны следующие коммерческие и открытые рованного тестирования. Но тестирование ра- системы тестирования: IBM Rational Functional бот студентов имеет ряд специфических осо- Tester, TestComplete, AutoIt, AutoHotKey, Squish бенностей. Промышленное тестирование – это for QT. Данные программы обладают рядом по строгая подгонка тестов под конкретный про- лезных ключевых характеристик, которые мог дукт, при котором вручную указывается, что ли бы быть пригодными при тестировании сту и когда должна делать программа, и существу- денческих работ. Это, например, наличие ре ет жестко заданная структура данных, интер- дактора тестирующих скриптов, поддержка фейс и функционал. Тестирование студенче- функционального тестирования, поддержка ских работ – это, во-первых, тестирование мно- регрессионного тестирования, развитой скрип жества однотипных работ, различающихся осо- товый язык с поддержкой алгоритмических бенностями вариантов задания;

во-вторых, конструкций [1]. Некоторые аналоги использу каждый вариант задания может быть реализо- ют особенности библиотеки QT и осуществля ван значительным числом вариаций, которые ют программный доступ к свойствам и событи зависят исключительно от творческих способ- ям элементов интерфейса. Эта особенность по ностей студента. Таким образом, использова- зволяет вызывать события, например, нажатие ние промышленных систем приведет к следую- кнопки, и читать содержимое полей редактиро щему: либо студенты должны выполнять работы вания и отображения данных. Для решения по по строгим стандартам, с заранее заданной ставленной задачи наиболее существенной яв структурой программы, что лишает такой про- ляется следующая особенность существующих цесс составляющей творческого поиска и само- систем – доступ к свойствам элементов интер обучения;

либо на каждую работу необходимо фейса и поддержка развитых тестирующих будет написать собственный тест, что приведет скриптов.

к загруженности преподавателей. Поэтому акту- Однако, при всех достоинствах перечислен альной является разработка такой методики тес- ных систем тестирования, они не пригодны для тирования студенческих работ, которая бы уст- тестирования студенческих работ. Эти системы раняла недостатки существующих подходов. рассчитаны на применение для конкретной, од В связи с этим разрабатывается система ав- нозначно заданной программы, с известным томатизированного тестирования работ студен- интерфейсом – они требуют задания сценария тов (САТРС), внедрение которой позволит зна- тестирования для каждой отдельной програм чительно повысить эффективность проверки мы [2]. Учитывая, что число вариантов студен лабораторных работ. Данные работы представ- ческих работ порядка 360, ручное описание ляют собой приложения, написанные на языке всех сценариев тестирования не имеет смысла.

C++ с использованием библиотеки QT. Прило- Схожие наборы элементов интерфейса и логика жения имеют 1–3 диалоговых окна и набор эле- функционирования – вот то, что обобщает все ментов пользовательского интерфейса, функ- лабораторные работы. Это дает нам возмож ционал соответствует простой базе данных, ность тестировать, не описывая тесты для каж например, телефонному справочнику. Сущест- дой программы вует 30 вариантов лабораторных работ, отли- Каждый вариант лабораторной для автома чающихся набором хранимых данных;

каждый тизированного тестирования имеет смысл зада вариант может быть выполнен в 4 реализациях вать в виде скрипта, описывающего набор дан по функционалу и в нескольких версиях по на- ных и указывающего версию реализации. По бору типов элементов пользовательского ин- сути, это всего 30 наборов скриптов против терфейса. Применения разных наборов типов 360. В САТРС применен метод автоматизиро ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ При отработке концепции, проводились ис ванного анализа реализованного варианта ла пытания прототипа САТРС. Тестировалась бораторной работы. Это позволяет разрабаты способность определять элементы интерфейса вать различные вариации студенческих про и инициировать нажатия кнопок, возможность грамм с разным графическим интерфейсом и от редактирования полей интерфейса. Был протес личающимся функционалом. По сути программы тировано четыре варианта лабораторной рабо будут одинаковы, и к ним будут предъявляться ты. На основе поставленных экспериментов схожие требования. Для того чтобы не указы было заключено следующее: описанным выше вать эти требования на каждую реализацию способом можно полноценно протестировать вручную, САТРС должна определить вариант лабораторную работу. Корректно выполненная реализации и протестировать программу в со работа проходит все тесты. Задача успешного ответствии с ее вариантом. САТРС на вход по анализа интерфейса затрудняется и может ока лучает готовую программу и скрипт, содержа заться невыполнимой в случае изначально не щий описание процесса тестирования. Скрипт верной реализации лабораторной работы. Но представляет собой гибкий способ настройки это не является критичным, поскольку факт не автоматизированной системы, независящий от корректности работы тестируемой программы, наборов данных и элементов графического ин тем не менее, установить удастся.

терфейса. Также САТРС получает описание На рис. 1 представлена архитектура систе хранимых тестируемой программой данных, мы, здесь ВП – внедренный процесс.

что необходимо для тестирования 30 вариантов лабораторных работ. Анализ пользовательско го интерфейса проводится автоматически, сис тема определяет элементы интерфейса и прове ряет их функционал в соответствии с описа нием в скриптах.

Технически это реализовывается следую щим образом. САТРС запускает указанную тестируемую программу, внедряет в ее процесс свой поток, содержащий функцию, реализую щую интерфейс между САТРС и тестируемой программой. Внедренный поток, благодаря особенностям библиотеки QT, получает данные об элементах интерфейса тестируемой про граммы и вызывает события, например, нажа тие мышкой. Связь внедренного потока и САТРС осуществляется по именованным каналам Рис. 1. Архитектура системы (Named Pipes) [3]. Получение объектов "изнут ри" тестируемой программы избавляет от необ- Таким образом, внедрение описанной сис ходимости иметь заранее заданный интерфейс. темы приведет к значительному росту произво Затем ядро САТРС начинает обработку полу- дительности преподавателей при проверке ла чаемых данных. На основе тестирующих бораторных работ и позволит уложиться во скриптов производится анализ пользователь- временные рамки, установленные учебным планом.

ского интерфейса. Это осуществляется опыт ным методом, т. е. вызываются события нажа БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК тия кнопок и анализируются изменения в кол лекциях данных. Например, уменьшение числа 1. Винниченко, И. В. Автоматизация процессов тести рования / И. В. Винниченко. – СПб: Питер, 2005. – 203 с.

строк в таблице при нажатии кнопки будет оз 2. Ематин, В. Автоматизированное тестирование при начать определение кнопки "удалить". Соот- разработке ПО [Электронный ресурс] / В. Ематин. – 2002. – ветствие полей данных и элементов графиче- Режим доступа: http://citforum.yspu.yar.ru/programming/ ского интерфейса выявляется путем создания digest/testirovanie/ 3. Third-Party Automated Testing Tools. [Электронный определенной записи и анализом изменений ресурс] – [2008]. – Режим доступа: http://doc.trolltech.com/ значений элементов интерфейса. qq/qq16-testing.html.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |
 





 
© 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.