Разработка системы языковых и программных средств структурных исследований

• Автор: Бачурин, Андрей Степанович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Ленинград
• Количество страниц: 202 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. Задачи структурных исследований при моделировании

сложных систем .

1.1. Математические модели и исследование сложных

систем

1.2. Проблемы технологии моделирования сложных систем. Системное моделирование

1.3. Объекты структурных исследований. Примеры их построения и использования при решении задач системного моделирования
1.3.1. Примеры задач структурных исследований,связанных с моделями системной динамики
1.3.2. Примеры задач структурных исследований,связанных с моделями метода графов связей
Выводы .
ГЛАВА 2. Разработка требований к системе языковых и программных средств структурных исследований .
2.1. Моделирующий центр как среда проведения структурных исследований .
2.2. Языки обработки графов
2.3. Метод разработки программных средств на основе абстрактных типов данных .
2.4. Требования,предъявляемые к системе языковых и программных средств структурных исследований .
Выводы .
ГЛАВА 3. Разработка архитектуры системы языковых и программных средств структурных исследований .
3.1. Состав и функции компонент системы языковых и программных средств структурных исследований .
3.2. Логическая организация среды хранения информации пользователя .
стр.
3.3. Пакеты прикладных программ как элементы прикладного программного обеспечения системы языковых и программных средств структурных исследований .
3.3.1. Типы организации пакетов прикладных программ .
3.3.2. Модель предметной области пакета прикладных программ. Форма обращения к пакету
3.4. Язык пользователя системы языковых и программных средств структурных исследований .
3.4.1. Операторы действия
3.4.2. Справочные операторы
3.4.3. Служебные операторы
3.5. Взаимодействие монитора с информационносправочной службой
Выводы
ГЛАВА 4. Пакеты прикладных программ системы языковых и
программных средств структурных исследований
4.1. Агрегация понятий
4.2. Операции обработки понятий .
4.2.1. Модели декомпозиции и агрегации понятий .
4.2.2. Реализация операций обработки на основе
моделей понятий .
4.3. Организация хранения экземпляров понятий в среде хранения информации .
4.4. Пакеты прикладных программ сложной структуры .
4.5. Требования к системе управления программами и
данными в интерактивной среде .
Выводы
ГЛАВА 5. Опыт реализации программного обеспечения структурных исследований .
5.1. Состав и особенности функционирования БСМЦ СОДСИМ
стр.
5.2. Форш организации прикладного программного обеспечения БСМЦ СОДСИМ
5.3. Опыт применения БСМЦ СОДСИМ для разработки ШЖ структурных исследований .
5.4. Использование ППП структурных исследований при
расчете систем подачи и распределения воды
5.4.1. Применение ППП при исследовании схемы системы водоснабжения
5.4.2. Применение ППП для построения математической модели системы водоснабжения
5.5. Перспективы развития БСМЦ СОДСИМ
5.6. Методика разработки ППП СПССИ в операционной
среде БСМЦ СОДСИМ .
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


В качестве основного объекта исследований определяется системное моделирование,в рамках которого формулируются проблемы технологии структурных исследований сложных систем. В п. КэрнопаРозенберга. Рассмотренные примеры задач структурных исследований связаны с получением описаний сложных систем в виде орграфов ,сигнальных графов,операторных графов,системных графов,анализом свойств этих описаний,приведением стандартных форм представления сложных систем к специальным структурным формам,допускающим проведение на их основе исследований важных системных свойств. На современном уровне развития науки и техники все большее значение приобретают вопросы исследования объектов. Положительным результатом многочисленных попыток сформулировать определение сложной системы является выделение ряда признаков систем этого класса. Оценивая перечисленные признаки сложных систем,можно сделать вывод,что под сложной системой можно понимать объект,целенаправленное исследование которого в целом не обеспечено апробированным формальным аппаратом. В этой точке зрения на сложную систему содержится признание необходимости проводить изучение слабо структурированных систем,несмотря на то,что такие исследования в момент их проведения не могут полагаться на какойлибо адекватный математический аппарат. Исследования сложных систем рассматриваются в связи с тремя
основными методологическими концепциями , общей теорией систем ,,8,0 . Системный подход разрабатывает на уровне общенаучной методологии принципы,понятия и методы синтеза концептуальных моделей предметной области исследования. Синтезируемые на основе системного подхода концептуальные модели предметной области исследования выступают в качестве объектов системного анализа. Применение методов системного анализа связано с формализацией разработанных концептуальных моделей,то есть с построением математических моделей. Построение математических моделей на основе концептуальных моделей предметной области исследования надо рассматривать как переходный этап от системного подхода к системному анализу . В процессе формализации концептуальных моделей исследования каждая такая модель может инициировать одну или несколько математических моделей,теоретической базой которых могут быть различные разделы математической науки. Примерами применения системного подхода могут служить разрабо
тайные в последние годы модель водного бассейна Каспийского моря . Системный анализ решает задачу целостного исследования сложных систем,основываясь на их математических моделях,то есть посредством математического моделирования. В настоящее время определились четыре различных метода моделирования аксиоматический, статистический,оптимизационный и имитационный. Аксиоматический метод предполагает формализацию концептуальной модели предметной области путем построения системы аксиом, фиксирующей базовые положения о предметной области. Исследование системы аксиом производится средствами формального вывода. Метод требует формальной и содержательной непротиворечивости системы аксиом. Аксиоматические модели в основном выполняют объяснительную функцию. Они приспособлены для отражения уже выявленных форм движения, так как на основе этих моделей можно получить только такое знание,которое априорно содержится внутри принятой аксиоматической системы. Статистический метод моделирования основан на выборе математической модели с фиксированной формой всех зависимостей и неизвестными параметрами при входящих в модель переменных. Процесс моделирования направлен на определение значений неизвестных параметров, при которых обеспечивалось бы наилучшее с позиций заданного критерия приближение оценки переменных модели к их значениям, наблвдавшимся в действительности. Примерами статистического метода могут служить кластерный,регрессионный,факторный анализы,построенные на их основе методы эконометрии , . Статистические модели выполняют критериальную и интерпретаторскую функции, то есть позволяют осуществить проверку истинности знаний об оригинале и определить границы применимости моделей.