Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах




Скачать 251.81 Kb.
НазваниеОбъектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах
страница1/2
Дата публикации28.05.2014
Размер251.81 Kb.
ТипАвтореферат
literature-edu.ru > Информатика > Автореферат
  1   2

На правах рукописи





ЗАЗУЛИН Александр Владимирович



ОБЪЕКТНО-СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЯЮЩИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ


Специальность 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ


диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

ВОРОНЕЖ 2009



Работа выполнена в автономной некоммерческой образовательной организации высшего профессионального образования «Воронежский институт высоких технологий»


Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Антимиров Владимир Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

Скрыпников Алексей Васильевич

доктор технических наук, профессор

Лапшина Марина Леонидовна
Ведущая организация ФГУП «Научно-исследовательский институт электронной техники» (г. Воронеж)


Защита диссертации состоится «22» мая 2009г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д212.034.03 при Воронежской государственной лесотехнической академии (394613, г.Воронеж, ул. Тимирязева, 8), зал заседания ауд. 118.
С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежской государственной лесотехнической академии.

Автореферат разослан «20» апреля 2009г.




Ученый секретарь

диссертационного совета Аникеев Е.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Широкое применение информационных систем в современном обществе требует соответствующего обеспечения. Эффективное проектирование, создание и внедрение таких систем невозможны без развитой технологии моделирования организационных процессов переработки информации и принятия решений и без комплексного подхода к развитию информационной системы как составной части управленческой системы.

Для успешного функционирования и развития предприятий в сложных рыночных условиях необходимо принимать эффективные и обоснованные управленческие решения в режиме реального времени. Используемые на большинстве предприятий традиционные иерархически-бюрократические формы управления основаны на функциональном подходе. Недостатками данных форм управления являются высокая степень инертности, отсутствие качественной информации у лиц, принимающих решения (ЛПР), узкая специализация работников и разделение труда, а, следовательно, большое количество правил и инструкций, что ведет к принятию необоснованных управленческих решений и, соответственно, к снижению экономических показателей деятельности предприятия.

Одним из ключевых вопросов является повышение качества управления. Над этой проблемой работали Г. Г. Вендров, Л. Д. Гительман, О. И. Ларичев, А. А. Емельянов, Г. Н. Калянов, Р. А. Фатхутдинов, А. В. Шеер и другие ученые. Наиболее эффективным способом повышения качества управления является переход к динамическим организационным системам управления. В настоящее время это научное направление нашло развитие в работах таких ученых, как Архипова Н. И., Бурков В. Н., Волкова В. Н., Денисов А. А., Костров А. В., Трахтенгерц Э. А., Швецов А. Н., и других. Однако проблема моделирования и проектирования системы управления предприятием, целью которой является обеспечение эффективного функционирования ЛПР в сетевой модели управления, оперативно реагирующей на возмущающие внешние и внутренние факторы, остается до конца не проработанной и является актуальной.

На данном этапе исследования в области объектно-ориентированных подходов к разработке управляющих информационных систем, довольно широко проводимые за рубежом, в нашей стране пока не получили должного распространения. Однако, как показывает зарубежный опыт, несмотря на сложность практического воплощения подобных подходов, их применение позволяет в полной мере использовать преимущества структурного анализа бизнес-процессов фирмы и информационной модели для практического формирования системы поддержки управленческих решений. Благодаря совместимости моделей, получаемых в рамках объектно-ориентированного анализа и дизайна сложных систем с современными средствами разработки, базирующимися, как правило, на объектно-ориентированной среде, данный подход является одним из наиболее перспективных с точки зрения использования средств автоматизации, и соответственно, снижения общих затрат на разработку. Кроме того, применение объектного подхода позволяет устранить "узкое место", существующее при разработке сложных систем – проблему выбора языка описания модели, позволяющего проводить независимое моделирование и проектирование нескольким группам разработчиков для принятий рациональных решений управления.

Поэтому в рамках данной работы поставлена задача разработки инструментальных средств объектно-семантического моделирования систем принятия решений и повышения эффективности их работы.

Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий в соответствии с научным направлением – «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств».

Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационного исследования является разработка методик, моделей и алгоритмов для создания специального математического и программного обеспечения объектно-семантического моделирования систем принятия управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

- провести анализ состояния ЭП, роли информационных технологий (ИТ) в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения.

- обосновать эффективность объектно-семантического подхода к моделированию систем управленческих решений на предприятиях ЭП;

- предложить методику построения инструментальных средств анализа принимаемых решений с использованием объектно-семантического подхода;

- провести разработку модели для объектно-семантического анализа, позволяющей более точно описать структуру системы управленческих решений предприятия;

- разработать алгоритмы семантического расширения иерархических и сете­вых моделей поддержки принятия решений;

- реализовать специализированное математическое и программное обеспечение для построения и анализа семантических моделей систем управленческих решений на предприятиях ЭП;

- выработать методические рекомендации по использованию программного комплекса при анализе систем управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные положения теории принятия решений, анализа и синтеза вычислительных систем, методах модульного, структурного и объектно-ориентированного программирования, объектного и семантического моделирования, объектно-ориентированного анализа.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- методика применения объектно-ориентированного подхода к моделированию управляющих систем предприятий ЭП, обеспечивающая инвариантность описания структуры управляющих систем за счет формализации процедур функционирования объектов;

- объектно-ориентированная модель управляющей системы предприятия, отличающаяся описанием объектной иерархии классов и модели информационной базы на концептуальном и логическом уровне;

- алгоритмы семантического расширения иерархических и сете­вых моделей поддержки принятия решений, использующие двухуровневое представление базы знаний, опи­сывающей предметную область, и отличающиеся использованием шаблонов связей между элементами модели и кластерами альтернатив, являющимися компонентами семантического описания;

- структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Основным практическим результатом работы является разработка инструментальных средств анализа систем управленческих решений, применение которого при рассмотрении задач многокритериального выбора в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок позволяет снизить трудоемкость анализа и повысить научно-техническую обоснованность принимаемых решений.

Предложенные и разработанные методы и модели являются основой для развития алгоритмического обеспечения компьютерных систем, ориентированных на интеллектуализацию современных управляющих информационных систем промышленного предприятия. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение объектно-семантического моделирования систем принятия решений.

Научные и практические результаты работы внедрены в деятельность административного аппарата ЗАО «ВЗПП-Микрон» и учебный процесс кафедры информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий для студентов специальности 230201 «Информационные системы и технологии» для проведения курсового и дипломного проектирования по специальным дисциплинам.

Основные положения, выносимые на защиту.

- методика применения объектно-ориентированного подхода к моделированию управляющих систем предприятий ЭП;

- объектно-ориентированная модель анализа управляющей системы предприятия ЭП;

- алгоритмы семантического расширения иерархических и сете­вых моделей поддержки принятия решений;

- структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2007), «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007), Всероссийской научно-технической конференции «Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании» (Воронеж, 2006), «Информационные технологии» (Воронеж, 2005, 2007), IV-й Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2006), XIX Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 2008), отчетной конференции ППС ВИВТ (Воронеж, 2005).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 15 печатных работах, в том числе по перечню изданий, определенных ВАК общим объемом 38 страниц (лично автором выполнено 32 страницы).

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: структура объектно-семантической модели [2, 4, 5], описание сетевой структуры [3], алгоритм построения обобщенной имитационно-семантической модели [6], применение адаптивного подхода к построению имитационных систем [10], структуры данных для построения управляющих информационных систем [11, 15], алгоритмы управления планированием [13, 14], архитектура управляющей информационной системы для предметной области[12].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, изложенных на 152 страницах машинописного текста, списка литературы (142 наименования), приложения, содержит 22 рисунка, 9 таблиц.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту, определена их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ состояния ЭП, роли ИТ в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения, и рассматривается применение объектного подхода в области систем поддержки принятия решений.

Анализ состояния современного уровня развития экономики РФ и, особенно, промышленных предприятий, свидетельствует о том, что экономические реформы, направленные на функционирование рыночных условий хозяйствования, до сих пор не достигли ожидаемых результатов. Рыночные отношения требуют пересмотра сформировавшихся схем управления, использования новых методов организации и функционирования системы управления предприятием. Проблема организации эффективной системы оперативного управления в условиях функционирования рыночных отношений является одной из актуальных задач управления предприятием. Это обуславливается и тем, что изменчивость конъюнктуры растущего спроса требует мобильности системы оперативного управления производством в принятии решений для осуществления договорных обязательств с наименьшими затратами соответственно к спросу потребителей.

Значительный объем информации при моделировании и управлении различными процессами на современных предприятиях, невозможность в большинстве случаев постановки активного эксперимента, требуют применения имитационных методов моделирования и разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решения.

Для разработки таких систем необходимо определить структурную модель базы знаний, учитывающую необходимость точного моделирования различных сущностей. Возможным вариантом реализации указанной модели есть программная реализация моделируемых сущностей в виде объектной базы знаний.

Объекты в объектной базе знаний системы поддержки принятия решений инкапсулируют как данные, так и процедуры их обработки. Это позволяет, с одной стороны, имитировать не только структуру и свойства сущностей, но и их поведение, с другой, придает объектным знаниям активный характер. Активность программных объектов проявляется в том, что объекты при решении той или иной задачи в системе активизируются исполнительной средой системы и выполняются в ней, имитируя свойства и поведение сущностей. Множество исполняемых (активных) объектов, обмениваясь сообщениями, моделируют проблемную ситуацию и таким образом позволяют предсказывать ее развитие. Производя оценку предсказанных состояний по заданным пользователем критериям, система способна решать задачи оценки потенциального решения или нахождения по запросу пользователя альтернативных вариантов. Поскольку объекты имитируют сущность и отражают семантику понятий проблемной области, то такой подход к моделированию сущностей можно назвать объектно-семантическим.

Таким образом, перед разработчиками моделей информационных систем в рамках различных подходов и направлений встает одинаковая задача создания универсального языка, пригодного для формального описания и совместимого с языком разработки приложений в средствах поддержки принятия управленческих решений.

Во второй главе работы рассмотрен объектно-семантических подход к построению модели принятия управленческих решений для промышленных предприятий, а также формализация описания функционирования экземпляра объекта модели.

Объектно-семантическая модель позволяет включать в качестве составных частей любые другие модели, разработанные в рамках объектного подхода, что позволяет получить наиболее универсальный метод моделирования и позволяет применять любые, доступные разработчикам средства трансляции и автоматической разработки приложений при разработке систем поддержки принятия управленческих решений для промышленных предприятий. Будучи определенной как "ядро", данная модель должна обеспечивать адекватное представление всех составляющих концептуальной модели и реализацию всех механизмов проверки информации.

Определим рассматриваемое множество объектов через О, два подмножества: конкретный класс, или множество конкретных объектов – L, абстрактный класс, или множество абстрактных объектов – N, тогда О=LN.

Определим множество абстрактных базовых классов объектов: NA=NA. Множество конкретных базовых классов объектов LA=LА.

Формально, если множество предикатов обозначается как Р и множество фактических классов – F, то F является подмножеством множества Р. Вспомогательная функция Fact: РF определена на пространстве фактических классов, для которых существуют предикаты.

В формальной записи: Fact(p) = ff p.

Функция Base PO используется для получения множества объектов, которые могут быть представлены как предикаты.

Класс связки описывается как специальный фактический класс, отражающий отношение между экземплярами абстрактного и конкретного классов. Данный класс описывается через множество B={{p,q}  F | pPL qPN }, где PX = {pP | Base (p)  X}.

Данный класс является единственным классом объектов, связывающим абстрактные и конкретные классы.

Предикаты, которые образуют класс связки b={p,q}, могут быть выделены при помощи функций concr(b) = р, такое что pbPL; abstr(b) = q, такое что рbРN.

Также существуют некоторые специальные составные классы: класс указателей (GO) и последовательный класс. Данный класс является, как следует из названия, составным объектным классом, представляющем собой последовательность элементарного класса (SO).

Иерархия наследования может быть определена как функция IdfIr на множестве АО объектных классов, обладающая свойствами асимметрии и транзитивности. Выражение a IdfIr b интерпретируется как а наследует набор свойств от b (является наследником).

Схематический класс представлен в модели через СО. Информационная структура, лежащая в основе экземпляра схематического класса может быть получена через декомпозицию этого экземпляра. Данное свойство формально записывается через отношение Х СО, что интерпретируется следующим образом: если х у, то это означает, что у может быть получен декомпозицией х, либо, у является частью объекта, полученного в результате декомпозиции х.

Таким образом, информационная структура (х) для схематического класса х может быть представлена в виде набора объектных классов, получаемых при помощи декомпозиции х, Ох= {уО | х у). Из общего набора объектов Ох могут быть аналогичным образом выделены классы – абстрактный, конкретный, базовый и так далее. На данном множестве могут быть определены все указанные выше функции.

Определение 1. Определение информационной структуры модели.

Если xС(х) является информационной структурой модели.

Как уже указывалось выше, элементы абстрактного и конкретного классов нельзя смешивать в одном схематическом построении. Для связи между ними существует класс связки. Формально данное правило можно записать так:

Правило 1. Разделение классов.

Если для х,у справедливо любое выражение из трех:

x = Elt(y), либо ху, либо х IdfIr y, следовательно для х,у справедливо одно из двух х,уL, либо х,уN.

Представленный выше набор определений и правил формирует ядро объектной модели, сформулированной на языке множеств.

Предложенная модель позволяет описать объектную иерархию, иерархию классов и ввести ограничения на нее, схема, получаемая в результате применения данной методики может описывать на концептуальном и логическом уровне модель информационной базы.

В третьей главе рассматриваются алгоритмы построения объектно-семантических моделей в информационной системе поддержки принятия управленческих решений промышленных предприятий ЭП.

Предлагается методика семантиче­ского расширения методов принятия решений в управлении предприятием ЭП, основанная на построении се­мантической модели предметной области задачи принятия решения (ЗПР), отражающей основные ее поня­тия и элементы в терминах процессов принятия решений (ПР), характерных для данной области, с формализованным описанием взаимосвязей между ними, а также методов их задания и обработки. Представление семантической модели предметной облас­ти вместе с формализованными механизмами создания на ее основе иерархиче­ских и сетевых моделей ПР для конкретных задач в базе знаний (БЗ) в составе СППР может не только привести к повышению эффективности использования методов принятия решений и снижению вероятности ошибок выбора, но, по­мимо этого, обеспечить возможность повторного использования моделей ПР, а также автоматизировать их построение.

Поскольку в рамках одной предметной области может решаться множе­ство различных ЗПР, то фрагмент БЗ (Z), связанный с некоторой предметной областью, может быть формально представлен в виде

,

где: S – шаблон, представляющий собой семантическую модель предметной области;

М={M1, M2,...,MK} – множество моделей, соответствующих решаемым в данной области задачам;

FM={FMl, FM2,...,FML} – множество правил (формализованных процедур), формирования модели на основе шаблона.

Рассмотренное представление задает отношение «общее-частное» между шаблоном S и моделями задач Мк , являясь тем самым двухуровневым.

На основе применения системного подхода, с учетом свойств объекта ис­следования, рассмотренных ранее, методикой семантического расширения методов принятия решений в управлении предприятием ЭП, предложенной в главе 2, и рекомендациями относи­тельно методики анализа решений, разработан обобщенный алгоритм анализа и решения задачи, выбранной в ка­честве объекта исследования, и сформирована информационная модель данного процесса.

Схема обобщенного алгоритма представлена на рисунке 1.



Рисунок 1 – Схема обобщенного алгоритма анализа задачи и поддержки принятия решения
Процесс анализа и решения задачи состоит из шести основных этапов, каждый из которых включает в себя промежуточные стадии. Стрелки показывают связи между эта­пами, отражающие возможную последовательность их выполнения и направле­ния передачи информации.

Анализ обобщенного алгоритма и его информа­ционной модели, позволил сделать вывод о необходимости разра­ботки следующих математических моделей:

  • семантической модели предметной области, описывающей множество взаимодействующих элементов предметной области, состоящая из модели шаблона элемента и модели шаблона связи между элементами, модели шаб­лона критерия и модели шаблона альтернативы;

  • модели задачи, которая описывает конкретную задачу из определенной предметной области на основе семантической и включает в себя модель эле­мента, модель связи, модель критериев и модель альтернативы, строящих­ся на основе соответствующих моделей-шаблонов;

- модели критериального оценивания, связанной с моделью критериев и фор­мирующейся на основе предпочтений ЛПР описываемых моделями элемен­тов и связей. Основное назначение модели критериального оценивания – формализованное представление качественных свойств нечисловой природы;

  • решающей модели, в рамках которой осуществляется синтез обобщенных оценок предпочтительности на основе формализованной информации о взаимодействиях между элементами, критериях и предпочтениях. Данная модель объединяет модель синтеза элементарных критериев качества (т.е. оценок элементов модели относительно других элементов и альтернатив) и непосредственно модель синтеза обобщенных оценок значимости элементов и альтернатив, использующая информацию об указанных критериях;

  • модели проверки корректности решения, необходимой для выявления про­тиворечий, заложенных в модели, повышения адекватности модели за счет удаления малозначимых элементов и дополнительной детализации важных;

- модели анализа устойчивости решения, предназначенной для получения обоснованных решений за счет проведения анализа его устойчивости раз­личными методами.

Перечисленные модели используются в алгоритме построения обобщенной математической мо­дели этапов анализа и решения задачи-объекта исследования, представленном на рисунке 2 в форме структурной схемы, отражающей связь между моделями на уровне передаваемой и обрабатываемой информации (без учета параллельности и итерационности этапов процесса).

В качестве методической основы построения указанных моделей целесообразно использовать подходы, базирующиеся на иерархических и сетевых алгоритмах поддержки принятия решений с учетом методики их семантического расширения. При реализации моделей критериев и критериального оценивания для задания качественных оценок, целесообразно использовать математический аппарат лингвистических переменных.

Исходя из анализа основных компонентов МАИ и MAC, и с учетом ин­формационной модели первого этапа общего алгоритма решения задачи, математическая модель шаблона S может быть представлена в следующем виде:

S = E,А,CAC,F,ST>. (1)


Рисунок 2 – Этапы построения обобщенной математической мо­дели анализа задачи и поддержки принятия решения
В (1) Е = {Е12,...,ЕР} – множество элементов, отражающих понятия предмет­ной области и являющихся шаблонами элементов модели Мk; RE = RE(Ei,Ej) – отношение, задающее тип и силу (степень) связи (взаимо­влияния) между элементами;

СА – шаблон кластера альтернатив;

С = {Cl,C2,...,CN} – набор критериев оценки альтернатив;

F = {Fl,F2,...,FN} – набор, компоненты которого характеризуют методику критериального оценивания альтернатив, элементов модели и связей, при этом компонент Fj характеризует методику оценивания по критерию Сj, j = 1,…,n

А = {А12,...,АК} – множество шаблонов альтернатив, где каждый элемент

Аi (при i = 1,...,k) задает возможный шаблон альтернативы;

ST = {(ST)1, (ST)2,…, (ST)G} – множество шаблонов иерархий и сетей.

Математическая модель ЗПР в управлении предприятием ЭП строится на основе информацион­ных и математических моделей и может быть представлена графически в следующем виде (рисунок 3):

Мк=<G,X,, E,,,FA>



Рисунок 3 – Графическая интерпретация математической модели задачи поддержки принятия решения
Основным отличием математической модели от семантического описания предметной области является ее ориентация на решение кон­кретной задачи (в рассматриваемом случае – управление предприятием ЭП). Так G – главная цель задачи, приобретающая одно из опреде­ленных значений, заложенных в семантическое описание S. Видами задач принятия решения, выделяются следую­щие основные типы главных целей:

  1. G1 – выбор наилучшей альтернативы;

  2. G2 – ранжирование альтернатив;

  3. G3 – определение роли каждого элемента модели.

Таким образом, построена модель задачи, включающая модели критери­ев, альтернатив, кластеров альтернатив, критериев оценки. На основе постро­енной модели строиться решающие правила различных типов в зависимости от структуры предпочтений ЛПР при управлении предприятием ЭП, анализ результатов применения которой может приводить к изменениям в моделях задачи и семан­тического представления.

Четвертая глава посвящена разработке информационной системы анализа принимаемых решений на основе семантической модели. Анализ разработанных и представленных в предыдущих разделах математических моделей многокритериального выбора альтернатив в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок показывает, что основу математиче­ского аппарата, применяемого в рамках рассмотренного подхода, составляют модели представления знаний, а также иерархические и сетевые модели приня­тия решений.

Большое количество компонент моделей принятия решений в управлении предприятием ЭП, сложная структура взаимосвязей между ними и итерационный характер вычислений, обуславливают необходимость компьютерной поддержки всех стадий работы обобщенного алгоритма анализа и решения задачи-объекта исследования.

Основными направлениями разработки программного комплекса поддержки принятия решений при управлении предприятием ЭП являют­ся поддержка построения семантического описания предметной области и раз­работка на их основе моделей задач. При построении семантической модели основной является возможность визуального проектирования и графическое представление моделей. В основе построения моделей задач лежат формализо­ванные процедуры, позволяющие выполнить автоматизированный переход от обобщенного описания предметной области к конкретной задаче.

Рассмотренные принципы представления допускают наглядное и ком­пактное схематическое отображение в форме алгоритмической структуры представления знаний, приведенной на рисунке 4.



Рисунок 4 – Алгоритмическая структура представления знаний

в программном комплексе «САР»
На основе сформированных в главе требований, с учетом структуры моделей, исследованных в гл. 2, и предложенных в гл. 3 алгоритмов разработан программный ком­плекс поддержки принятия решений в условиях взаимной зависимости крите­риев и альтернатив на базе семантического расширения, получивший название Система анализа решений (САР). Основные характеристики ПК «САР» пред­ставлены на функциональной схеме рисунок 5.

Структурная схема ПК «САР» представлена на рисунке 6. Рассмотрим основ­ные структурные блоки, входящие в состав ПК.

База знаний предназначена для хранения информации о разработанных моделях и задачах управления преедприятием ЭП с целью обеспечения возможности их повторного использо­вания. База знаний представляет собой объединение семантиче­ской модели и построенных на ее основе моделей задач. Возможно хранение отдельной модели задачи без семантического описания. Для хранения инфор­мации в БЗ используется формат XML.



Рисунок 5 – Функциональная схема программного комплекса «САР»



Рисунок 6 – Структурная схема программного комплекса «САР»
Интерфейс базы знаний осуществляет промежуточную обработку ин­формации при передаче ее между БЗ и другими подсистемами. Основными за­дачами данной подсистемы являются, с одной стороны, преобразование и пере­дача в среду ПК информации о модели при ее загрузке из БЗ и, с другой сторо­ны, преобразование информации об активной модели в формат ее представле­ния для хранения в БЗ при записи туда модели.

Интерфейс визуального проектирования реализует все опера­ции, связанные с вводом и визуализацией обрабатываемой информации при принятии решений управления предприятием ЭП. Через данную подсистему осуществляется взаимодействие всех остальных подсистем и модулей ПК с пользователем.

Построение объектно-ролевой модели информационной системы поддержки принятия управленческих решений предприятия ЭП необходимо для дальнейшего построения физической модели и трансляции ее в структуру баз данных и приложений. Построение объектно-семантической структуры, выделение классов объектов, определение пользовательских ограничений является достаточно долгим процессом, а получаемая в результате модель может быть достаточно большой за счет необходимости дополнительного описания классов. Однако нельзя не отметить тот факт, что классификация и объектное представление предоставляет возможность структуризации информации, что становится критически важным при ее большом объеме. Следовательно, можно предполагать, что "загруженность" модели классификациями имеет весьма большое положительное значение для задач принятия управленческих решений предприятием ЭП, при решении которых потери времени от необходимости построения систем классификации перекрываются выгодами, полученными в результате упорядочивания информации.

Таким образом, полученный программный комплекс применяется для автоматизации целевых задач управления предприятием ЗАО «ВЗПП-Микрон». В актах внедрения, приведенных в приложении, отмечено, что на основе предложенных решений созданы единые информационные средства поддержки принятия решений в управлении предприятием ЭП. Годовой экономический эффект составляет несколько сотен тысяч рублей.

Разработанная система в силу инвариантности системных свойств применима для других предприятий экономической сферы Воронежского региона.

В Воронежском институте высоких технологий на основе результатов диссертационной работы созданы программно-обучающие комплексы, которые применяются для проведения лабораторных работ, курсового и дипломного проектирования по специальным дисциплинам.
  1   2

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconРазработка прототипа динамической экспертной системы поддержки принятия...
Предлагается разработать экспертную систему для поддержки принятия решений трейдеров

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconПлаус С. Психология оценки и принятия решений / Перевод с англ
Плаус С. Психология оценки и принятия решений / Перевод с англ. — М.: Информационно-издательский дом “Филинъ”, 1998. — 368 с

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconЮ. Ю. Горюнов, Т. Ю. Горюнова, Д. В. Дружинин Теория и методы принятия...
Тимпр) – это наука, которая математическими методами обосновывает выбор одного из нескольких решений задачи (проблемы). Следует подчеркнуть,...

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconРабочая программа дисциплины (модуля) «Системы поддержки принятия решений»

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconРабочая программа дисциплины «методы принятия управленческих решений»
Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования (институт)

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconЭкономико-математическое моделирование Вопросы по курсу Часть Основные понятия моделирования
Роль математических моделей в управлении. Методика формализации задач в системах организационного управления. Описание альтернатив,...

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах icon2. Основные проблемы в логистических системах
Левкин Г. Г. Управление логистикой в организации: Учебное пособие /Сибирский институт бизнеса и информационных технологий. – Омск.,...

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconМетодические указания по выполнению контрольной работы по дисциплине «Экономическая теория»
Теория общественного выбора и ее роль в развитии теории и практики принятия политических решений

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconКурсовой проект по дисциплине
Разработка прототипа динамической экспертной системы поддержки принятия решений для трейдеров (на примере изменения динамики курсов...

Объектно-семантическое моделирование и алгоритмизация принятия решений в управляющих информационных системах iconСф орагс
Часто используемый в последнее время метод принятия решений для задач имеющих неопределённость – метод анализа иерархий, опирающийся...

Литература


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
literature-edu.ru
Поиск на сайте

Главная страница  Литература  Доклады  Рефераты  Курсовая работа  Лекции