Блочно-симметричные модели и методы проектирования систем обработки данных

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Программирование


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Казахский Национальный Технический Университет имени К.И. Сатпаева

УДК 658. 512 519. 87 004. 83на правах рукописи

НАБИЕВА ГУЛНАЗ СОЦИАЛЕВНА

Блочно-симметричные модели и методы проектирования систем обработки данных

Республики Казахстан

Алматы, 2010

СОДЕРЖАНИЕ

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

ВЕДЕНИЕ

1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МОДУЛЬНЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

1.1 Обзор моделей анализа и синтеза модульных систем обработки данных

1.2 Модели и методы решения задач дискретного программирования при проектировании систем обработки данных

Постановка задачи исследования

Выводы по разделу

2. БЛОЧНО-СИММЕТРИЧНЫЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

2.1 Общая постановка блочно-симметричных задач дискретного

программирования

2.2 Декомпозиция прикладных задач и исходных документов систем обработки данных на этапе технического проектирования

2.3 Проектирование модульных блок-схем систем обработки данных

2.4 Частные задачи проектирования модульных блок-схем систем обработки данных

Выводы по разделу 2

3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ БЛОЧНО-СИММЕТРИЧНЫХ

ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА СИНТЕЗА МОДУЛЬНЫХ БЛОК-СХЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

3.1 Эффективный алгоритм решения блочно-симметричных задач проектирования модульных блок схем обработки данных

3.2 Постановка и решение многокритериальных задач разработки модульных блок-схем обработки данных

3.3 Программное обеспечение двухкритериальной задачи проектирования модульных систем обработки данных

3.3.1 Описание программного обеспечения решения задач проектирования модульной блок-схемы обработки данных

3.3.2 Описание логической структуры разработанной программы предназначеной для решения двухкритериальной задачи проектирования модульной блок-схемы обработки данных

3.3.4 Вызов и загрузка программы

Выводы по разделу 3

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

АИО — алгоритм итеративных отображений

БД — база данных

ВЗУ — внешняя запоминающая устройства

ВТ — вычислительная техника

ВС — вычислительная сеть

ВЦФ - векторная целевая функция

ГЛС — граф локального сценария диалога

ДС — диалоговых систем

ДП — дискретного программирования

КТС — комплекса технических средств

МА — множествами альтернатив

ЛС — локальных сценариев

ТР — таблиц решений

ПМ — паретовское множество

ПМА — полного множества альтернатив

РБД — распределенных баз данных

РБнД — распределенных банков данных

СУБД — система управления базами данных

СОД — система обработки данных

СОД РВ — системах обработки данных реального времени

ТР — -таблиц решений

ЦЛП — задач целочисленного линейного программирования

ЦП — целочисленного программирования

ЧЦП — частичного целочисленного программирования

ЭВМ — электронно-вычислительная машина

ВВЕДЕНИЕ

Повсеместное разработка и внедрение новых информационных и инновационные технологий во все сферы и отрасли жизнедеятельности и рост потребностей в комплексной автоматизации организаций, предприятии и фирм обуславливает резкое возрастание объемов работ по созданию и внедрению систем обработки данных (СОД) к качеству и эффективности которых предъявляются все более высокие требования. Поэтому необходима высокоэффективная технология проектирования, позволяющая создавать системы различной сложности, уровня и назначения в сжатые сроки при минимальных затрат труда [1].

Традиционные технологии проектирование систем ориентированы на последовательную разработку, т. е. вначале проводится изучение и системный анализ организации, для которой создается СОД, формируются требования к автоматизированной системе, осуществляется ее декомпозиция, разрабатывается технический проект системы в целом и отдельных ее подсистем, затем выполняется рабочее проектирование, т. е. разработка программного и информационного обеспечения, проводится его отладка, опытная эксплуатация модификация созданной системы.

Следуя такой технологии, разработчики СОД в последние годы начинают сталкиваться с проблемами, возникающими из-за динамизма существующего общества. Пока создается СОД, организация приспосабливается к условиям меняющегося делового мира, и разработанная для нее система оказывает устаревшей. Поэтому создание современных СОД должно базироваться на новых положениях, при реализации которых вместо одного длительного цикла разработки всей системы будет существовать несколько коротких циклов разработки для системы в целом и для ее подсистем. При этом должны быть получены не уникальные промышленные, а потребительские изделия быстро и по умеренной цене.

Теоретической базой такого подхода является парадигма модульности, типизации и клонирования, а технической основой — современные технологии и системы автоматизированного проектирования СОД.

Принцип модульного построения систем общеизвестен и широко используется в самых различных областях, в том числе при разработке систем управления. Разработка формализованных моделей и методов оптимального синтеза программного и информационного обеспечения модульных систем обработки данных, автоматизация технического проектирования оптимальных по заданным критериям систем обработки данных значительно повышает эффективность и качество создаваемых систем, сокращает сроки разработки и внедрения систем в эксплуатацию на 30 — 50% по сравнению с традиционным индивидуальным проектированием.

Создание типовых модульных СОД определяет качественно новый этап в проектировании сложных систем. Сложность разработки типовых модульных систем обработки данных обусловливается необходимостью выбора рационального уровня типизации, многопараметрического анализа объектов автоматизации, синтеза систем типовых программных модулей по заданным критериям эффективности, адекватно отражающим организационные и экономические условия разработки СОД.

При использовании современных технологий и методов разработки модульных СОД и автоматизации этой разработки процесс проектирования, по сути дела, заменяется процессам клонирования, т. е. созданием «генетически» подобной системы. При этом создаются функционально и структурно подобные СОД некоторого класса, соответствующие заданной предметной области и адаптированные на конкретный объект управления.

Общее время и затраты на разработку с использованием методов и средств анализа и синтеза модульных и типовых модульных СОД сокращаются в 10 — 100 раз в зависимости от особенностей создаваемых систем.

Проблемы анализа и синтеза модульных и типовых модульных систем весьма многообразны, в полном объеме не решены и в настоящее время интенсивно разрабатываются многими исследователями. Существующие методы синтеза модульных систем можно разделить на два класса. К первому относится методы [3−12], позволяющие по некоторым эвристическим правилам проектировать рациональные модульные системы и оценивать эффективность полученных систем по некоторым качественным показателям, ко второму — методы синтеза оптимальных модульных систем по заданным количественным критериям эффективности.

В рамках методов синтеза второго класса разрабатывается теоретические основы, формализованные модели и прикладные методы анализа и синтеза оптимальных и модульных СОД широкого класса и назначения, начиная с систем пакетной обработки и кончая системами реального времени и типовыми информационными системами общего назначения [13−33].

Актуальность работы. Повсеместная разработка и внедрение новых информационных и инновационных технологий в различные сферы и отрасли жизнедеятельности и рост потребностей в комплексной автоматизации организаций, предприятии и фирм обуславливает резкое возрастание объемов работ по созданию и внедрению систем обработки данных (СОД), к качеству и эффективности которых предъявляются все более высокие требования. Поэтому необходима высокоэффективная технология проектирования, позволяющая создавать системы различной сложности, уровня и назначения в сжатые сроки при минимальных затратах труда.

Традиционные технологии проектирования систем ориентированы на последовательную разработку, т. е. вначале проводится изучение и системный анализ организации, для которой создается СОД; формируются требования к автоматизированной системе; осуществляется ее декомпозиция, разрабатывается технический проект системы в целом и отдельных ее подсистем. Затем приступают к рабочему проектированию системы, т. е. разработка программного и информационного обеспечений, проводится отладка программного обеспечения, а также опытная эксплуатация и модификация созданной системы.

Следуя такой технологии, разработчики СОД в последние годы сталкиваются с проблемами, возникающими из-за динамизма существующего общества. Пока создается СОД, организация приспосабливается к условиям меняющегося делового мира, и разработанная для него система оказывается устаревшей. Поэтому создание современных СОД должно базироваться на новых положениях, при реализации которых вместо одного длительного цикла разработки всей системы будет существовать несколько коротких циклов разработки для системы в целом и для ее подсистем. При этом должны быть получены не уникальные промышленные, а потребительские изделия быстро и по умеренной цене.

Одним из полходов проектирования эффективных и качественных систем обработки данных является разработка формализованных моделей и методов оптимального синтеза программного и информационного обеспечения модульных систем обработки данных. Автоматизация технического проектирования оптимальных по заданным критериям систем обработки данных значительно повышает эффективность и качество создаваемых систем, сокращает сроки разработки и внедрения систем в эксплуатацию на 30 — 50% по сравнению с традиционным индивидуальным проектированием.

Поэтому задачи разработки новых подходов, формализованных моделей и методов, алгоритмов и программных средств проектирования систем обработки данных являются актуальными.

Цель исследований. Целью диссертационной работы является разработка и исследование блочно-симметричных моделей, методов и алгоритмов проектирования эффективных систем обработки данных, обеспечивающих создание систем на этапе технического и рабочего проектирования.

Методы исследования. В процессе постановки и решения задач исследования использованы методы системного анализа, теории графов, теории матриц, дискретного программирования.

Научная новизна результатов исследования заключается:

— разработан комплекс взаимосвязанных моделей и методов проектирования систем обработки данных, сформулированных, в отличие от известных, как задачи нового класса — блочно-симметричные задачи;

— сформулирована общая блочно-симметричная дискретная задача проектирования систем обработки данных;

— впервые поставлена и решена задача декомпозиции функциональных задач и информационных ресурсов, которая решается на этапе технического проектирования систем обработки данных.

— построена модель синтеза модульных блок-схем обработки данных, реализуемая на этапе рабочего проектирования систем;

— впервые сформулирована и решена многокритериальная блочно-симметричная задача проектирования модульных блок-схем обработки данных.

— разработан эффективный алгоритм итеративных отображений решения блочно-симметричных задач.

Достоверность полученных результатов. Научные положения, выводы и рекомендации обоснованы строгими математическими методами, результатами вычислительных экспериментов и внедрены на предприятиях и в организациях.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации комплекс моделей и методов, алгоритмов и программных средств использованы при проектировании систем обработки данных на Усть-Каменогорском свинцово-цинковом комбинате, в комитете по информатизации и связи, а также внедрены в учебный процесс.

Положения, выносимые на защиту.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Новый подход и общая постановка блочно-симметричной дискретной задачи проектирования систем обработки данных.

2. Постановка задачи декомпозиции систем обработки данных на кластеры функциональных задач и информационных ресурсов.

3. Постановка задачи синтеза модульных блок-схем обработки данных, а также постановки частных задач проектирования модульных блок-схем.

4. Постановка многокритериальной блочно-симметричной задачи разработки модульной блок-схемы обработки данных.

5. Новые эффективные алгоритмы решения дискретных блочно-симметричных задач проектирования систем обработки данных.

Внедрение результатов диссертационного исследования. Исследования, выполненные в работе, проводились в соответствии с планом госбюджетных работ кафедры «Вычислительная техника» КазНТУ им. К. И. Сатпаева, г. Алматы, — грантом программы фундаментальных исследований МОН РК: по теме 0100РК633 — «Разработка и исследование блочно-симметричных моделей и методов проектирования модульных систем обработки» и по теме 0101РК696 — «Разработка технического задания информационной системы „Введение государственного регистра информационно- телекоммуникационных систем“ в части определения функциональных требований, состава сведений и их классификаций необходимые для ведения регистра».

Результаты работы внедрены в процессе проектирвания систем обработки данных в подразделениях Усть-Каменогорского свинцово-цинкового комбината и в Комитете связи и информатизации, а так же использованы при разработке лабораторных работ и лекционных занятий в КазНТУ имени К. И. Сатпаева.

Акты внедрения приведены в приложении.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены на международных конференциях и конференциях Республики Казахстан: научная конференция магистрантов и аспирантов «Наука и творчество молодых: опыт, проблемы, перспективы» (Усть-Каменогорск, 2001г), международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Алматы, 2003, часть II, IV), международная научно-практическая конференция «Состояние, проблемы и задачи информатизации в Казахстане» (Алматы, 2004), республиканская научно-практическая конференция «Молодежь и информационные технологии» (Актау, 2009), международная научно-методическая конференция «Актуальные проблемы естественно-научных дисциплин» (Алматы, 2010), а также научных семинарах кафедр «Техническая кибернетика» и «Вычислительная техника».

Публикации. Научные результаты исследований опубликованы в 12 печатных работах, в том числе в изданиях, рекомендованных для публикации положений диссертации — 4 работы. В научных журналах опубликовано 4 работы, в материалах научных конференций — 8 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников 147 наименований, 13 рисунков, 2 таблиц и двух приложений.

1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МОДУЛЬНЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В данном разделе проведен анализ формализованных моделей и методов проектирования модульных систем обработки данных (МСОД). Рассмотрены задачи предпроектного анализа предметной области, формирования исходных данных для проектирования систем обработки данных. Как правило, поставленные задачи сведены к задачам дискретного программирования, которые сложны и не часто позволяют решать задачи большой размерности. В разделе приведен краткий обзор методов решение задач дискретного программирования (ДП) [146].

На основе проведенного анализа моделей и методов проектирования СОД сформулированы задачи исследования.

1. 1 Обзор моделей анализа и синтеза модульных систем обработки данных

Системы обработки данных (СОД) различного класса и назначения представляет собой совокупность прикладного программного обеспечения, базы данных, общесистемного программного обеспечения, реализуемые на основе вычислительной системы, с целью решения некоторого прикладного приложения по обработке данных или управлению. Основными задачами проектирования системы обработки данных является синтез прикладного программного обеспечения и базы данных, при этом последние, до настоящего времени, разрабатываются часто используя опыт и знания конкретных разработчиков.

В настоящее время разработаны формализованные методы проектирования прикладных программ и базы данных, системы автоматизации их проектирования, системы автоматизации процессов разработки программ.

Исследования показали, что при разработке формализованные моделей и методов проектирования систем обработки данных, задачи, как правило, формулируются в виде задач дискретного программирования трудоемкость и сложность решения которых общеизвестна.

В связи с этим возникает необходимость разработки принципиально новых подходов, постановок и методов решения, обеспечивающие эффективное решение задач проектирования информационного и прикладного программного обеспечения.

Вместе с тем при разработке сложных информационных систем эти инструментарии не всегда обеспечивают качество и сокращение длительности разработки проектов.

Поэтому возникает необходимость разработки формализованных моделей и методов проектирования прикладного программного обеспечения и базы данных систем обработки данных. Одним из направлений такого подхода является разработка моделей и методов анализа и синтеза модульных и типовых модульных систем обработки данных.

В рамках этого направления рассмотрим известные подходы анализа и проектирование систем обработки данных.

Для разработки формализованных методов необходимо провести анализ предметной области, для которой разрабатываются системы обработки данных.

В результате анализа систем обработки данных выделяются множество функциональных задач и процедур обработки данных, множество информационных элементов, необходимых и достаточных для решения множества задач системы, а так же взаимосвязи между информационными элементами и процедурами обработки данных в процессе решения задач по обработке данных. В ряде случаев в процессе анализа оцениваются и выделяются такие количественные характеристики, как размеры информационных элементов и процедур, частоты функционирования программных модулей и функциональных задач, средние времена обращения к массивам базы данных и другие [14, 16, 18, 21, 24].

Уточним некоторые понятия.

Под функциональной задачей понимается последовательность процедур обработки данных и используемых ими входной информации (информации элементов) для решения приложения, необходимого для управления или принятие решения.

Под процедурой обработки данных понимается любая математическая или логическая операция, либо сложная комбинация указанных операций, приводящая к формированию результата на основе заданных исходных данных.

Информационным элементом (атрибут) называется наименование минимальной неделимой информации, значения которой используется в качестве исходных данных процедурами обработки либо являются результатом их обработки.

Рассмотрим методы анализа систем обработки данных реального времени (СОД РВ), которые могут быть использованы при анализе систем других классов.

Процедуры обслуживания заявок в системах обработки данных реального времени (СОД РВ) неоднозначно определяются требуемым множеством выходных информационных элементов и детерминированной технологией их получения, а зависят от времени поступлении заявки на обработку, состава и взаимосвязей необходимых для ее обслуживания задач и от текущего состояния информационной базы, определяющего альтернативные возможности обработки данных. Для исследование этих возможностей необходим совместный анализ множество требований, предъявляемых поступающими на обработку заявками, используемых для их обслуживания задач обработки данных, алгоритмов их решения и используемых массивов. Для анализа структур информационных потоков и технологии обработки данных в СОД РВ используется совокупность взаимосвязанных матричных и графовых моделей, обеспечивающих формальный анализ технологий обработки данных как отдельной задачи СОД РВ, так и множества задач в целом [25−30, 33,38]

Обобщенной формой представления взаимосвязей информационных элементов, процедур и информационных элементов при решении задач являются технологические матрицы сложности и достижимости, которые затем преобразуются в интегрированный граф обработки данных. Построение единого интегрированного графа осуществляется путем выполнения операции «наложения» технологических графов и заключается в совмещении идентичных уровней каждого графа и идентичных вершин на каждом уровне. В результате формируется интегрированный граф, которому соответствует матрица, полученная путем логического сложения технологических матриц.

Рассмотрим указанные процедуры анализа более подробно, так как они являются общими для модульных систем обработки данных любого класса.

Построение и структуризация технологических графов решение отдельных задач обработки данных реального времени осуществляется следующим образом.

Пусть задано множество задач СОД РВ. Технологии решения каждой задачи соответствует направленный граф, где множество вершин графа, отражающих информационные элементы задачи; - множество отношений между информационными элементами. Каждому графу соответствует квадратная бинарная матрица смежности размера. Элемент матрицы равен 1, если элементы и графа связаны отношениями, и равен 0 в противном случае.

Структурированный граф взаимосвязей информационных элементов задачи, преобразованный к виду, не содержащему циклов обработки, называется скелетным графом задачи. Он состоит из ряда уровней или непересекающихся подмножеств вершин, каждая из которых является выходным результатом обработки предыдущего уровня или подмножества информационных элементов. С использованием графа определяется множество процедур обработки данных, необходимых для решения задач. Для каждой упорядоченной пары элементов определим подмножества

.

Затем определим на множестве декартово произведение. Пара элементов связано с процедурой, если она принадлежит отношению. Совокупность процедур задачи образует множество. Полное множество процедур анализируемого множества задач определяется путем объединения.

Для определения в задаче входных, промежуточных и выходных данных, последовательности их получения и контуров обратной связи, а также анализа взаимосвязей в системе введено понятие матрицы достижимости.

Под матрицей достижимости понимается квадратная бинарная матрица, проиндексированная одинаковым образом по обеим осям множеством информационных элементов. Элемент достижим из элемента, если на графе можно указать направленный путь от вершины к вершине (либо),

Матрица определяется на основе матрицы. При этом они связаны булевым уравнением

Анализ структур обработки данных для каждой задачи СОД и определение необходимой последовательности получение информационных элементов упрощается, если элементы построенной матрицы достижимости упорядочить по уровням (этапом) их обработки. Получение матрицы методом свертки циклов позволяет уменьшить ее размерность, облегчить анализ и синтез структуры решение как отдельных задач системы, так и функционирования всей СОД РВ.

Процесс построения матриц достижимости значительно упрощается, если проектировщик представляет информацию не о парных отношениях «информационный элемент — информационный элемент», а информацию о существовании направленного пути (путей) между парами информационных элементов.

Взаимосвязь между процедурами обработки данных при обслуживании каждой заявки СОД РВ, наборами входных и промежуточных данных удобно представлять с помощью таблицы инциденции обработки множеств запросов, которая представляет собой матрицу вида

В матрице каждая строка отображает процедуру обработки, а каждый столбец — использование всеми процедурами при решении задачи рассматриваемого информационного элемента. В строке содержится информация о множестве входных и выходных данных, связанных с анализируемой процедурой. Анализ столбцов позволяет выявить входные и выходные информационные элементы рассматриваемой задачи. Элементы являются входными при решении задачи, если столбец матрицы содержит единственную, отличную от нуля запись. Если -й столбец содержит запись, то соответствующий ему элемент является выходным. Технологической матрицей смежности при решении задачи назовем квадратную бинарную матрицу, проиндексированную по обеим осям множествами. Матрица имеет четыре подматрицы: с размерами.

Нулевые элементы подматрицы соответствует элементам, равным -1 в матрице, а не нулевые элементы подматрицы соответствует элементам, равным +1 в транспонированной матрице. Таким образом, элемент матрицы равен 1, если элемент является входным для процедуры, и элемент равен 1, если элемент является входным при решении задачи. В противном случае элементы в позициях и равны 0. Единичный элемент в позиции, подматрицы соответствует наличию единичных элементов в позиции подматрицы и в позиции подматрицы, , что равносильно существованию информационного элемента, который является входным для процедуры, и выходным для процедуры при решении задачи. Для удобство формального описания будет считать, что главная диагональ подматрицы заполнена единичными записями.

Используя матрицу, можно определить матрицу, которая содержит подматрицы, проиндексированы соответственно:.

Подматрица удовлетворяет соотношению, где -целое положительное число, не больше числа элементов при решении задачи, т. е. Матрица содержит единичные элементы в позиции, если процедура входит в последовательность процедур, необходимую для получения элемента при решении задачи. В противном случае запись в позицию подматрицы равна нулю. Подматрица определяется соотношением и содержит единичный элемент в позиции, если элемент является входным для последовательности процедур, в состав в которых входит процедура. В противном случае элемент равен 0. Подматрица является матрицей достижимости процедур обработки данных при решении задачи и удовлетворяет соотношению

.

Единичная запись в позиции подматрицы соответствует наличию направленного пути в графе технологии решения задачи от процедуры к процедуре.

Построение единого интегрированного графа осуществляется путем выполнения операции «наложения» графов и заключается в совмещении идентичных уровней каждого графа и идентичных вершин на каждом уровне. В результате формируется интегрированный граф, которому соответствует матрица смежности, ,, полученная путем логического сложения матриц:

.

Анализ структур полученного интегрированного графа позволяет на заключительном этапе анализа определить следующие общесистемные требования к обслуживанию заявок в СОД РВ: множество требуемых задач обработки данных для обслуживания одного типа заявок и базовые задачи для каждого типа, взаимосвязи между заявками по решаемым задачам и между задачами по используемым процедурам и данным, рациональную дисциплину обслуживания заявок и оценку требуемой производительности вычислительной системы для заданной дисциплины обслуживания.

В качестве моделей описания и анализа задач обработки данных при создании типовых модульных СОД также используется аналогичная совокупность графовых и матричных моделей. Методика анализа и структуризация исходной для синтеза системы типовых модулей СОД информации базируется на последовательном преобразовании матричных и графовых моделей алгоритмов решения задач обработки данных, содержащих всю необходимую информацию о взаимосвязях и отношениях между различными элементами отдельных задач. При формировании полного структурированного графа технологии решения задачи учитывается наличие в алгоритмах решения задач обработки данных циклических участков и альтернативных вариантов обработки, процедур обновления информационных элементов и процедур принятия решений. Полный структурированный граф и соответствующие ему матрицы смежности и достижимости позволяют описывать алгоритмы решения задач обработки данных в целом и отдельные их части с заданной степенью детализации [31,32,34,39,40]

Рост числа решаемых и диалоге задач в составе модульных СОД их сложности, повышение требований к своевременности, достоверности и полноте представляемой информации обусловливает необходимость дальнейшего усовершенствования методологии проектирования СОД которая должна учитывать не только особенности «человеческого фактора», но и требование по обеспечению максимальной эффективности использования технического, программного и информационного обеспечения диалоговых систем (ДС) и их типизации.

На стадии предпроектного анализа ДС необходимо выполнить комплекс работ, основной из которых также является анализ решаемых пользователями задач, технологии их решения, определения требований пользователей к эффективности и качеству решения задач [40]. На этой стадии определяется необходимый набор процедур реализации комплекса диалоговых задач и требуемой для их решения информации.

Для представления результатов изучения и анализа задач пользователей и технологии их решения используется модификации описанных выше формализованных методов представления результатов этого изучения.

Определение процедур обработки данных, анализ и структуризацию каждой диалоговой задачи целесообразно осуществлять с использованием дополнительной совокупности матричных и графовых моделей, обеспечивающих подготовку локальных сценариев (ЛС) диалога и других исходных данных, необходимых для технического проектирования оптимальных ДС [41].

Локальные сценарии диалога строятся на основе описанных пользователями (средствами языка описания задач — ЯОЗ) схем их решения, которые дополняют формами представления результатов проектирования систем. Схема решения каждой задачи представляется в виде совокупности взаимосвязанных таблиц решений (ТР), описывающих последовательность и содержание шагов диалога пользователя с ДС при решении задачи, используемую при этом информацию, а также требования пользователя к характеристикам процесса обработки запросов, выдаваемых на каждом шаге диалога. Совокупность таблиц решений однозначным образом отображается в граф локального сценария диалога (ГЛС). Каждая вершина ГЛС соответствует одной ТР, а направленные дуги — взаимосвязям между таблицами. Каждому ГЛС ставятся в соответствие матрица смежности и матрица достижимости, отражающие структуру и взаимосвязь узлов графа.

При помощи матриц для облегчения последующего анализа локальных сценариев диалога производиться упорядочение ГЛС, в ходе которого узлы графа распределяются по уровням их прохождения и процессе решения задача. При наличии контуров на уровнях ГЛС осущестиляется их свертка, что приводит к сокращению размерности и упрощению матриц смежности и достижимости графа. На основе упорядоченного таким образом ГЛС с помощью языка ГЕРТ сетей могут быть определны такие характеристики ГЛС диалога, как условная вероятность завершения решения задачи в заданном узле графа, обладающей свойством аддитивности на дугах графа.

С учетом результатов анализа требований пользователей и локальных сценариев диалога формируетсся сценарий ДС в целом путем операции «наложения» упорядоченных узлов на каждом уровне. Для формализации, упорядочения и анализа сценария диалога всей системы также используется совокупность взаимосвязанных матричных и графовых моделей и методы оценки ГЕРТ-сетей.

На этой стадии производится проверка корректности описания схем решения задач и соответсвия характеристик функционирования ДС построенному сценарию системы и требованиям пользователей к эфективности и качеству задач. Выявление неточностей и противоречий в описании схем решения задач и в заданных требованиях к эффективности и качеству их решения на стадии предпроектного анализат ДС до реализации этапов проектирования, отладки и внедрения системы позволяет свести к миниму затраты на исправление ошибок, тестирование и, следовательно, сократит общие затраты на реализацию ДС.

Качественные изменения в структуре современных модульных СОД связаны с широким внедрением сетей ЭВМ, систем управления локальными и распределенными базами данных, а также новейших систем передачи данных.

Процедура формального анализа предметной области пользователей банков данных также основана на использовании совокупности графовых и матричных моделей, обеспечивающих структуризацию предметной области пользователя, выявление дублирующих информационных элементов и избыточных взаимосвязей, формирование графов информационных структур, выделение ключей и атрибутов, и направлена на посторение рацональных канон ических стуктур баз данных.

Анализ в процессе проектирования распределенных баз данных (РБД) в модульных системах включает четыре взаимосвязанных этапа предпроектный анализ предметных областей пользователей, анализ предметных областей пользователей и построение внешних моделей, построение обобщенной внешней модели и построение канонической структуры РБД. Результатом анализа предметных областей пользователей является построение канонической структуры РБД, которая отражает наиболее существенные характеристики и устойчивые свойства данных и отношений между ними и является инвариантной по отношению к аппаратным и программным средствам ее реализации [35, 36, 37].

В результате анализа определяется также целосообразность применения методов типизации, обеспечивается формирование обобщенной внешней модели (ОВМ), проектирование канонической структуры РБД и выделеные на ней множества типовых и специфических сегментов данных. Выделенные сегменты данных и их характеристики используются при синтезе логической структуры РБД, логических и физических структур локальных БД.

Целесообразность применения методов типизации при проектировании РБД определяется уровнем информационной и процедурной общности внешних моделей предметной области пользователей.

Внешняя модель предметной области пользователя включает описание характеристик информационных элементов и отношений между информационными элементами и процедурами.

Для унификации групповых информационных элементов, входящих в структуру внешней модели предметной области отдельного пользователя, выделенное множество групповых информационных элементов проверяется на семантическую связность и возможность удаления дублированных информационных элементов в группах.

Результатом выполнения процедур нормализации внешней модели предметной области пользователя является каноническая структура, т. е. структура, которая представляет собой минимальную концептуальную схему и отражает наиболее существенные свойства и характерные особенности предметных областей пользователей.

В процессе анализа модульных СОД широко используется аппарат сетей Петри [42]. Задачи анализа систем обработки данных, решаемых при помощи временных сетей Петри с разноцветными маркерами, включают задачи определения возможности и корректности реализацим любой функциональной задачи пользователя или заданного множества таких задач, возможности многократного использования процедур обработки данных выявления тупиковых ситуаций при совместной обработке информационных элементов. С использованием сетей Петри проводитсятакже анализ механизмов защиты в системах обработки данных [42, 43].

Предложенные методы анализа реализуются в совокупности с методами формализованного представления результатов анализа и позволяют с помощью набора стандартных форм документов представить полученную информацию в виде, удобном для дальнейшего использования в процессе синтеза модульных систем обработки данных.

Рассмотрим методы синтеза модульных систем обработки данных разного назначения.

Информационно-справочные системы. Синтез модульных СОД на этапе технического проектирования включает оптимальной выбор состава модулей програмного обеспечения и информационных массивов, содержания межмодульного интерфейса, структуры системы обработки данных в целом, формализуемой в виде фунциональной блок-схемы, с учетом заданных технико-экономических характеристик фунционирования разрабатываемой системы.

Для оптимизации процесса проектирования системы мспользуетя критерий минимума сложности межмодульного интерфейса. Оптимизация эксплуатационных характеристик может быть осуществлена в зависимости от конкретных обстоятельств по одному из следующих критеров: минумум времени обмена между оперативной и внешней памятью, снижение технологической сложности алгоритмов обработки данных, что является обобщением показателя «транспортного фактора» при реализации алгоритмов решения функциональных задач, предложенного Лангефорсом. Кроме того, для информационных систем существенным является максимум инфармационной производительности и обеспечение достоверности обработки данных [14−21, 30, 31, 44−60].

Поставленные задачи синтеза модульных блок-схем обработки данных сформулированы как задачи нелинейного целочисленного програмирования. Для их решения предложены алгоритмы, основанные на схеме «ветвей и границ» и использующие основные особенности модульног проектирования.

Автоматизированные система реального времени. При разработке ряда систем управления предусматривается высокая оперативность решения задач переработки информации и управления, что обеспечивает требуемое время реакции, но отдельные состояния (в том числе и случайные) в управляемых, позволяющие эффективно воздействовать на ход их протекания.

Автоматизированные системы, в которых обеспечивается данное требование, получили название автоматированных систем обработки данных реального времени (СОД РВ).

Рассмотрим методы синтеза оптимальных модульных систем обработки данных реального времени [25−30, 38, 54−66].

Основные особенности постановки задачи синтеза программного и информационного обеспечения СОД РВ на этапе их технического проектирования заключаются в необходимости учитывать характеристики и параметры входных потоков на выдачу сообщений, характеристики и параметры обработки и обелуживания заявок различных типов, общую загрузку различными заявками управляющей ЭВМ и систем передачи данных внешними абонентами, структуру и обьем памяти для заявок различных типов дисциплины распределения вычислительных ресурсов и использования памяти при приеме и выдаче сообщений.

Учёт особенностей проектирования СОД РВ достигается введением в разработанные модели параметров, определяющих законы поступления заявок на обработку, дисциплины обслуживания и приоритетность заявок, взаимосвязи между заявками по решеаемым задачам.

Можно выделить следующие основные задачи модулного построения программного и информационного обеспечения СОД РВ: синтез оптимальных модульных СОД РВ с бесприоритетным обслуживанием заявок в режиме разделения времени на однопроцессорных ЭВМ, синтез систем РВ с приоритетным обслуживанием заявок в ОС реального времени на однопроцессорных ЭВМ, синтез оптимальных модульных СОД РВ на многопроцессорных ЭВМ.

Специфичной при решении задач синтеза оптимальных СОД РВ с бесприоритетным обслуживанием заявок является однородность входного потока заявок и слабая информационная и временная взаимосвязь между заявками и их обслуживанием.

При синтезе СОД РВ с приоритетным обслуживанием заявок необходимо учитывать разнообразие входных заявок различных типов, характеризующихся различной интенсивностью поступления, приоритетностью обслуживания [31, 67]. Требования пользователей на время обслуживания заявок значительно жестче по сравнению с задачами бесприорететного обслуживания, что требует размещения в оперативной памяти ряда программных процедур и данных, необходимых для обслуживания отдельных заявок. Взаимосвязи между заявками по составу решаемых задач в таких системах, как правило, весьма существенны. Повышение эффективности решения данных задач осуществляется в основном за счет сокращения числа и времени обмена между уровнями памяти обслуживании заявок [55, 67, 68].

Решение задач синтеза оптимальных СОД РВ с мультипроцессорным обслуживанием предполагает сокращение не только времени обмена между уровнями памяти, но и среднего процессорного времени решения задач за счет параллельной реализации процедур, модулей или заявок в целом [58, 59, 61, 65, 66].

Задачи синтеза модульных СОД РВ этапе технического проектирования включают также оптимальный выбор состава модулей программного обеспечения и информационных массивов, содержания межмодульного интерфейса, структуры СОД РВ в целом, формализуемой в виде функционнальной блок-схемы с учётом заданных технико-экономических характеристик функционирования разрабатываемой системы.

Основным требованием к результатам синтеза системы является максимально высокий уровень обслуживания требований пользователей за счет оптимального использования вычислительных ресурсов.

При синтезе модульных СОД РВ исследуются различные характиристики производительности СОД РВ, коэффициент готовности обслуживания заявок пользователей, затраты пользователей при эксплутации системы и др. В зависимости от содержательной постановки задачи для проектируемой системы в качестве критерия оптимальности синтеризируемой системы используется одна из пречисленных СОД РВ бесприоритетным обслуживанием заявок в режиме разделения времени и с приоритетным обслуживанием заявок используются критерии максимума производительности СОД РВ и максимум коэффициентов готовности системы, а в задачах синтеза оптимальных модульных СОД РВ использующих мультипроцессорное обслуживание, определяющей характеристикой являются затраты пользователей в процессе эксплуатации системы.

В качестве основных ограничений при решении задач синтеза СОД РВ используются ограничения на время обслуживания и на устойчивость режима функционирования системы в целом. К дополнительным ограничениям относятся ограничения на состав процедур и программных модулей, объем оперативной памяти, состав и объем информационных массивов, степень дублирования процедур и информационных элементов в СОД РВ и др.

Рассмотрим задачу синтеза оптимальной структуры программного и информационного обеспечения СОД РВ по критерию максимальной производительности системы в режиме разделения времени в процессе обслуживания входных потоков на решение задач. Задача формулируется следующим образом:

,

при ограничениях на: время обслуживание -й заявки для заданного алгоритма организации очереди

;

устойчивость режима функционирования системы

;

общее число дублируемых процедур

;

число процедур в составе модуля

;

число информационных элементов в составе массива базы данных

,

дублирование информационных элементов в массивах

;

однородность включения процедур в программные модули

;

общее число информационных элементов, используемых модулями задач

.

Переменные и обозначения в данной постановке определены следующим образом:

где — булевая матрица взаимосвязей задач и процедур обработки данных, и — матрицы взаимосвязей информационных элементов с процедурами обработки данных соответственно при считывании и записи:

Переменные и определяют взаимосвязи системы разрабатываемых модулей задачи с отдельными информационными элементами и массивами информационной базы соответственно при считывании и записи данных в процессе обмена с внешней памятью ЭВМ, а переменная — взаимосвязи задач с программными модулями.

Среднее время решения -й задачи СОД РВ определяется следующим образом:

,

Где — среднее процессорное время решения задачи; - среднее время поиска и перезаписи -го модуля из внешней памяти в оперативную память; - среднее время считывания -го массива из внешней памяти; - среднее время записи результатов обработки данных в -й массив. Среднее время решения всех задач обработки данных в СОД РВ определяется в соответствии с соотношением

.

Среднее время обслуживания заявки для алгоритма кругового циклического обслуживания с послеприбытием имеет вид

,

где — среднее время нахождения заявок в системе; - квант времени обслуживания заявки; - случайное положительное число, имеющее геометрическое распределение; - интенсивность поступления заявок -го типа; - интенсивность потока заявок.

Поставлены и решены следующие задачи разработки оптимальных модульных СОД РВ: определение системы модулей программного и информационного обеспечения, формализуемой в виде блок-схемы обработки данных функциональных задач, использующих дисциплины диспетчеризации заявок с относительными, абсолютными и смешанными приоритетами; определение оптимальной и допустимой последовательности приоритетов уровней и выбор методов организации вычислительного процесса, определение структур базы данных и ее характеристик. В качестве основных критериев оптимальности рассматриваются минимум межмодульного интерфейса, минимум число обращений системы программных модулей к внешней памяти, минимум суммарного времени ожидания заявок на решения задач, минимум суммарного штрафа за ожидание заявок на решение задачи системы.

Задачи синтеза решены при ряде технологических и эксплуатационных ограничений, основными из которых являются ограничения на устойчивость режима функционирования системы, на среднее время ожидания заявок на решения задач, сложность интерфейса. Поставленные задачи синтеза модульных СОД РВ сведены к моделям целочисленного нелинейного программирования, для решения которых предложены алгоритмы, основанные на схеме «ветвей и границ».

Диалоговые системы. Современный уровень развития вычислительной техники и особенно персональных ЭВМ обусловил резкое расширение числа и возможностей диалоговых систем в модульных СОД, а также круга их пользователей.

Разработка эффективных диалоговых систем представляет собой комплексную проблему, включающую в себе анализ и типизацию информационных требований пользователей, синтез типовой модели диалога для заданного множества пользователей, информационные запросы которых принадлежат одной предметной области, синтез информационного и модульного программного обеспечения диалоговых систем (ДС) [130].

При синтезе оптимальных модульных ДС используется следующие системные и технические характеристики: затраты на разработку и внедрение системы в целом и ее подсистемы, время разработки и внедрения, эксплуатационные расходы, потери в системе от несвоевременного представления информации пользователю, конфигурация, качество и загрузка технических средств, используемых при решении задач пользователей, достоверность обрабатываемой информации, информационная производительность системы, надежность программного и технического обеспечения ДС, релевантность выполняемых системой запросов, время реакции ДС при выполнении запросов пользователей по заданным сценариям, время и удобство формирования пользователем запросов, степень приближения к работе в реальном масштабе времени (так режиме формирования запроса так и при реализации интерфейса ДС-БД) [131], объем оперативной памяти для размещения программных модулей и информационных массивов системы, быстродействие, время обращения к периферийному оборудованию, стоимость комплекса технических средств (КТС) и его комплектация с учетом эргономических требований, степень распределенности КТС в случае сетевой его архитектуры [56−57].

В зависимости от постановки задач синтеза ДС, а также от степени важности той или иной характеристики для проектируемой системы в качестве критерия оптимальности синтезируемой ДС принимают одну из вышеперечисленных характеристик качества, а другие являются ограничениями.

Наиболее общей задачей синтеза ДС является определение по заданным критериям эффективности сценарии ©, программного обеспечения (Р), информационного обеспечения (I) и комплекса технических средств (Г) диалоговой системы на основе анализа характеристик пользователей (П), решаемых ими задач (Ф) и требований пользователей к основным характеристикам решаемых задач.

К частным задачам синтеза ДС относятся определение оптимального сценария С диалоговой системы на основе локальных сценариев, выбор КТС из множества возможных, синтез Р и I на основе информации о сценарии С и характеристиках выбранного КТС.

Критерии эффективности при синтезе ДС целесообразно разбить на несколько уровней: ДС в целом, процесс диалога, обеспечивающие подсистемы ДС (программное, информационное и техническое обеспечение ДС),

Наиболее характерными критериями эффективности при синтеза ДС являются: минимум общего времени разработки и внедрения, максимум информационной производительности ДС, максимальный уровень достоверности при обработке информации, релевантность заданного множества запросов, максимальный уровень, защиты ДС от несанкционированного доступа, минимум загрузки ЭВМ.

Наиболее характерными критериями эффективности процесса диалога в ДС являются: максимум мощности диалога, информационной производительности, минимум среднего времени, прохождения запроса, минимум числа обращения к внешней памяти при прохождении запроса, максимум одновременно работающих пользователей ДС, минимум времени, непроизводительно затрачиваемого пользователем на диалог.

При разработке программного и информационного обеспечения ДС затраты и время на их разработку и внедрение в значительной степени определяются сложностью взаимосвязей между отдельными программными модулями ДС, а расходы на эксплуатацию ДС — временем реализации отдельных запросов, сложностью сценариев диалога и технической сложностью алгоритмов их реализации, необходимым уровнем достоверности обработки данных. Поэтому основными показателями качества разрабатываемого программного и информационного обеспечения ДС является сложность межмодульных информационных связей (интерфейса), сложность сценариев диалога и технологическая сложность алгоритмов их реализации. Эти показатели и доминируют при разработке, отладке, внедрении и модификации ДС.

К другому множеству показателей эффективности программного и информационного обеспечения ДС относятся показатели, определяющие эффективность решения задач обработки запросов в ДС. Показатели этой группы определяются производительностью используемых вычислительных средств, временно прохождения запросов в ДС, которое, в свою очередь, зависит от типа, структуры и объема используемой памяти, структуры программных модулей и информационных массивов ДС, множества и последовательности реализуемых запросов в ДС.

При выборе технического обеспечения ДС целесообразно использовать в основном экономические показатели.

В рамках синтеза модульных диалоговых систем поставлена и решена задача оптимального выделения подсистем ДС в соответствии с определенным локальными сценариями диалогов, разбиения некоторого мультиграфа с помеченными или раскрашенными дугами на подграфы, обеспечивающего минимум суммарного веса дуг различного цвета, связывающих подграфы при ряде структурных ограничений.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой