Автоматизация процесса предпроектного обследования при построении корпоративных информационных систем

• Автор: Шелястина, Елена Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 184 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПРЕДПРОЕКТНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ

1.1.Особенности решения задач ППО

1.1.1. ППО как объект автоматизации .

1.1.2. ППО как задача построения адаптивной информационной модели реального мира

1.2.Техническая постановка задачи ППО .

1.3.Анализ подходов к решению задач ППО

1.3.1. Применение САБЕсредств для создания ИС.

1.3.2. Анализ подходов к построению терминологической модели

1.3.3. Автоматизированное проведение ППО

1.4.Выводы и результаты .
2. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ППО
2.1.Математическая постановка задачи ППО
2.2.Определение оптимальной последовательности сбора информации
2.3.Определение оптимального распределения автоматизированных рабочих мест.
2.4.Терминологическое описание ПрО
2.5.Адаптивная процедура построения терминологической модели
2.5.1. Формальное определение терминологической модели
2.5.2. Методы сбора информации
2.5.3. Построение терминологической модели
2.5.4. Проверка адекватности терминологической модели .
2.6.Выводы и результаты .
3.ИНЖЕНЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОАЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ .
3.1.Назначение и функциональные особенности программкоалгоритмического обеспечения проведения ППО
3.1.1. Общая характеристика разработанных программноалгоритмических средств
3.1.2. Основные рабочие модули .
3.1.3. Реализованные алгоритмы
3.2.Вычислительный эксперимент
3.3.Технология использования программноалгоритмических средств .
3.4.Выводы и результаты.
4. РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ
4.1.Схема прикладных вычислений
4.2.Особенности, выявленные при проведении ППО
4.3.Сводная таблица прикладных результатов.
4.4.Вызоды и результаты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Наибольший интерес для прикладных целей приобрело исследование стохастических систем, для которых возможно снижение неопределенности их описания по мере их разработки и/или функционирования. Такого рода системы принято называть обучающимися или самоорганизующимися [,]. Высшую ступень в иерархии систем занимают системы, включающие в себя элементы человеческой деятельности. Такие системы, проявляющие интеллектуальные способности (например, подготовка или принятие решений, планирование и т. Попытки описать огромное многообразие функций и процессов, протекающих в организационных, административно-управленческих, социально-экономических, общественных и других системах, в которых влияние человеческого фактора исключительно велико, неизбежно приводят к необходимости внесения в модель Про большого количества субъективных ограничений и допущений. В результате этого, в моделях исследуемых систем отражаются не столько объективные процессы, а сколько то, как эти процессы видятся коллективу -разработчиков, исследователей и пользователей систем. Разработка реальной системы. Моделирование является процессом получения математической модели рассматриваемой системы. Основное содержание данного этапа заключается в снятии неопределенности модельного описания системы в основном за счет структурной идентификации системы, в которой фиксируются основные системные элементы, функции и процессы, а также связи между ними. Параметрическая идентификация, состоящая в определении значений функциональных параметров систем и описывающая значимость элементов систем и силу связей между ними, как правило, проводится не последующих этапах. Наиболее часто используемыми методами синтеза являются оптимизационные методы математического программирования [,], методы исследования операций [,] и другие методы принятия решений [,,,,,,,], включая эвристические методы, методы обучения, а так же методы искусственного интеллекта [,,]. Вычислительный эксперимент связан с проверкой пригодности используемых процедур анализа и синтеза систем. С вычислительным экспериментом связана проверка адекватности результатов синтеза либо на типовой подсистеме, либо на агрегированной модели системы, либо на экстремальных (предельных, асимптотически выделенных в качестве эталонных) режимах. Проектирование реальной системы связано с внедрением полученных на предыдущих этапах результатов в реальную практику деятельности исследуемых систем. Практика реализации всех этих пяти элементов для сложных систем показывает, что на каждом из перечисленных этапов возможно возникновение таких ситуаций, что необходимо возвратиться к предыдущим этапам, вплоть до пересмотра концептуальной модели системы. Описанная процедура фактически реализует обобщенную концепцию обратной сеязи: по мере моделирования исследователи и разработчики сталкизаются с новым типом неопределенностей, которые вызваны тем, что в момент проектирования системы ее разработчик не полностью знает ее свойства, тем не менее, принимается решение о разработке в надежде на то, что степень незнания системы будет значительно уменьшена е ходе реального процесса проектирования. Наиболее четко обобщенная концепция обратной связи и ее воплощение по всем пяти этапам процедуры получения решения проявляется при создании сложных ИС. Это связано с тем, что предметная область исследований, программный инструментарий и даже аппаратные средства реализации проектируемых систем могут претерпеть существенные изменения в процессе разработки системы. С появлением все большего уровня автоматизации и повышением уровня достоверности и оперативности информации заказчиков (лиц, -пользующихся разрабатываемой системой для принятия решений), естественно возникает желание не только все более и более эффективно решать ранее определенные информационные и/или управленческие задачи, но и использовать высвобождающиеся временные, людские и материальные ресурсы для формулирования и решения принципиально новых задач, которые не могли появиться до достижения определенного уровня автоматизации систем управления.