MINISTERIE VAN ONDERWIJS VAN DE RUSSISCHE FEDERATIE OELJANOVSK STAAT TECHNISCHE UNIVERSITEIT V.S. SHCHEKLEIN MODELLERING INFORMATIESYSTEMEN Lezingsaantekeningen voor studenten van de richting 652100 "Vliegtuigbouwkunde" Ulyanovsk 2002 2 UDC 621.9.06-229 (035) BBK Shch Reviewer: goedgekeurd door de sectie methodologische handleidingen Wetenschappelijke en Methodologische Raad van de Universiteit Shcheklein V.S. SH-simulatie informatie Systemen: collegeaantekeningen / V.S.SHCHEKLEIN. - Ulyanovsk: Technische Staatsuniversiteit van Ulyanovsk, 2002. - p. De collegeaantekeningen zijn een selectie van materiaal dat in het academiejaar 1999/2000 gebruikt werd bij het geven van lessen in het vakgebied “Modellering van Informatiesystemen”. Ontworpen voor studenten van specialisaties: 130107 " Softwareverwerking Structurele materialen" en 130111 "Projectbeheer van de luchtvaartproductie". Deze handleiding is niet compleet; het is de bedoeling om nieuw ontwikkeld materiaal op te nemen, waarvan de selectie en het ontwerp worden uitgevoerd in overeenstemming met het goedgekeurde disciplineprogramma. 3 INHOUD INLEIDING ……………………………………………………………... 4 1. BASISCONCEPTEN VAN DE MODELERINGSTHEORIE ………... 4 2. ESSENTIE VAN HET STATISTISCHE TESTMETHODE EN DE IMPLEMENTATIE ERVAN MET BEHULP VAN EEN COMPUTER …………… 7 3. GENERALISEERDE ALGORITMEN VOOR STATISTISCHE MODELLERING ………………………………………………… 9 4. MODELLERING VAN WILLEKEURIGE VARIABELEN MET EEN GESPECIFICEERDE WETVERDELING. MODELLEREN VAN WILLEKEURIGE GEBEURTENISSEN …………………………………………….. 5. AANPAK VOOR HET MODELLEREN VAN SYSTEMEN …………………... 15 6. WILLEKEURIGE VARIABELEN INSTELLEN EN WILLEKEURIGE GEBEURTENISSEN IN EXCEL ……………………………………………... 21 7. MODELLERING VAN MARKOV-KETENS ………………. 23 8. MODELLERING VAN WACHTRIJSYSTEMEN. 25 9. STRUCTUUR VAN INFORMATIECOMPUTINGSYSTEMEN …………………………………………………………………………… 26 9.1. Procesconcept…………….………………………….. 28 9.2. Werklast …………………………………………… 29 10. INDICATOREN VAN DE EFFICIËNTIE VAN INFORMATIESYSTEMEN ……………………………………………… … ……….. 30 11. PRESTATIEBEOORDELING VAN SYSTEEMCOMPONENTEN ………………………………………………………………………….…. 31 12. BEOORDELING VAN DE PRESTATIES VAN HET SYSTEEM ALS GEHEEL……. 32 13. INVLOED VAN DE GEGEVENSVERWERKINGSMODUS …………………….. 35 14. BETROUWBAARHEIDSKENMERKEN ………………………… 36 15. CONSTRUCTIE VAN EEN WISKUNDIG MODEL VAN EEN INFORMATIESYSTEEM ……… …………… ……………. 40 BIBLIOGRAFISCHE LIJST ……………………………………. 46 4 INLEIDING Het nut van wiskundige modellen voor het oplossen van praktische problemen staat buiten twijfel. De vraag kan rijzen: waarom is het nodig om het modelleren van informatiesystemen onder de knie te krijgen (en nu kunnen deze systemen niet meer zonder computer technologie) vliegtuigbouwers gericht op vliegtuigproductietechnologie? Moderne technologie wordt steeds meer geautomatiseerd. Een moderne vliegtuigfabrikant, of hij nu ontwerper of technoloog is, moet computers gebruiken in zijn werk. Het gevaar bestaat dat de mogelijkheden van een computer onvoldoende worden beoordeeld bij het oplossen van technische problemen. Dit kan leiden tot de weigering om een ​​of ander fragment van het technologische proces te automatiseren, of tot ongerechtvaardigde uitgaven voor computerapparatuur, waarvan de mogelijkheden enorm zijn opgeblazen vergeleken met wat nodig is. Tegelijkertijd zijn de zogenaamde gezond verstand kan leiden tot ernstige schattingsfouten. Het doel van de discipline is om een ​​jonge specialist uit te rusten met een apparaat voor het beoordelen van informatie- en computersystemen, zodat hij op competente wijze automatiseringstools kan integreren in de contouren van productie of management. Door bepaalde systemen te modelleren, doen studenten bovendien indirect ervaring op met het optimaliseren van systemen en versterken ze hun vaardigheden in het gebruik van een computer bij het oplossen van professionele problemen. 1. BASISCONCEPTEN VAN MODELERINGSTHEORIE Modelleren is de vervanging van het ene object door het andere om informatie te verkrijgen over de belangrijkste eigenschappen van het object - het origineel met behulp van een object - model. Model (Frans modele uit het Latijn modulas - maat, monster): 1) monster voor massaproductie van een product; productmerk; 2) het product waarvan de mal wordt verwijderd (sjablonen, patronen, pleinen); 3) de door de kunstenaar afgebeelde persoon of object; 4) een apparaat dat de structuur of werking van een ander apparaat reproduceert; 5) elke afbeelding van een object, proces of fenomeen dat wordt gebruikt als representatief voor het origineel (afbeelding, diagram, tekening, kaart); 6) wiskundig apparaat dat een object, proces of fenomeen beschrijft; 7) een inrichting voor het verkrijgen van een afdruk in een gietmal. In wat volgt zal een model, tenzij anders vermeld, worden opgevat als een wiskundig apparaat. Alle modellen worden gekenmerkt door de aanwezigheid van een structuur (statisch of dynamisch, materiaal of ideaal), die vergelijkbaar is met de structuur van het originele object. Tijdens het werk fungeert het model als een relatief onafhankelijk quasi-object, waardoor iemand tijdens onderzoek enige kennis over het object zelf kan verkrijgen. Als de resultaten van een dergelijk onderzoek (modellering) worden bevestigd en als basis kunnen dienen voor prognoses voor de onderzochte objecten, wordt gezegd dat het model geschikt is voor het object. In dit geval hangt de geschiktheid van het model af van het doel van de modellering en de geaccepteerde criteria. Het modelleringsproces gaat uit van de aanwezigheid van: - een studieobject; - een onderzoeker met een specifieke taak; - een model dat is gemaakt om informatie te verkrijgen over een object dat nodig is om een ​​probleem op te lossen. Met betrekking tot het model is de onderzoeker een experimentator. Houd er rekening mee dat elk experiment een aanzienlijke impact kan hebben specifiek gebied wetenschap en technologie alleen met speciale verwerking van de resultaten ervan. Een van de meest belangrijke aspecten modelleringssystemen is een probleemdoel. Elk model wordt gebouwd afhankelijk van het doel dat de onderzoeker ervoor stelt, dus een van de grootste problemen bij het modelleren is het probleem van het doel. De gelijkenis van het proces dat zich in het model afspeelt met het werkelijke proces is geen doel op zich, maar een voorwaarde voor het correct functioneren van het model. Het doel moet zijn om elk aspect van de werking van het object te bestuderen. Als de doelstellingen van het modelleren duidelijk zijn, doet zich het volgende probleem voor: het probleem van het bouwen van een model. Deze constructie is mogelijk als er informatie beschikbaar is of als er hypothesen naar voren zijn gebracht over de structuur, algoritmen en parameters van het onderzochte object. De rol van de onderzoeker in het proces van het bouwen van een model moet worden benadrukt; dit proces is creatief, gebaseerd op kennis, ervaring en heuristieken. Formele methoden die een voldoende nauwkeurige beschrijving van een systeem of proces mogelijk maken, zijn onvolledig of ontbreken eenvoudigweg. Daarom is de keuze voor de ene of de andere analogie volledig gebaseerd op de bestaande ervaring van de onderzoeker, en de fouten van de onderzoeker kunnen tot foutieve modelleringsresultaten leiden. Als het model dan gebouwd is volgende probleem kan worden beschouwd als het probleem van het werken ermee, de implementatie van het model. De belangrijkste taken hier zijn het minimaliseren van de tijd om definitieve resultaten te verkrijgen en het garanderen van de betrouwbaarheid ervan. Kenmerkend voor een correct geconstrueerd model is dat het alleen die patronen onthult die de onderzoeker nodig heeft, en geen rekening houdt met de eigenschappen van het oorspronkelijke systeem die op dat moment niet significant zijn. De classificatie van soorten systeemmodellering wordt getoond in Fig. 1.1. Wiskundige modellering– dit is de constructie en het gebruik van wiskundige modellen om het gedrag van systemen (objecten) onder verschillende omstandigheden te bestuderen, om bepaalde kenmerken van het origineel te verkrijgen (berekenen) zonder metingen uit te voeren of met een klein aantal ervan. Binnen het raamwerk van wiskundige modellering zijn twee benaderingen naar voren gekomen: - analytisch; - imitatie. 6 Modellering van systemen Deterministisch Stochastisch Statisch Dynamisch Discreet Discreet-continu doorlopend Abstract Materiaal Visueel Symbolisch Wiskundig Natuurlijk Fysisch Analytisch Gecombineerd. Simulatie Afb. 1.1. De analytische benadering is gebaseerd op de constructie van formuleafhankelijkheden die de parameters en elementen van het systeem met elkaar verbinden. Lange tijd was deze benadering de feitelijke wiskundige benadering. Echter bij het overwegen ingewikkelde systemen strikte wiskundige afhankelijkheden zijn zeer complex, het is vereist een groot aantal van metingen om de vereiste parameterwaarden te verkrijgen. Analyse van de kenmerken van de functionerende processen van complexe systemen met behulp van alleen analytische methodes onderzoek stuit op aanzienlijke problemen, wat leidt tot de noodzaak om modellen aanzienlijk te vereenvoudigen, hetzij in de fase van hun constructie, hetzij tijdens het werken met het model, waardoor de betrouwbaarheid van de resultaten afneemt. De simulatie (statistische) benadering van modellering is gebaseerd op het gebruik van de limietstelling van Chebyshev bij de probabilistische weergave van systeemparameters. Op basis van een voorstudie van het gesimuleerde systeem worden de typen en waarden van de distributiewetten eenvoudigweg bepaald willekeurige variabelen parameters. Binnen het raamwerk van de simulatiebenadering worden analytische afhankelijkheden gebruikt tussen de parameters van de systeemelementen, maar deze afhankelijkheden zijn van meer algemene, vereenvoudigde aard. Ze zijn veel eenvoudiger dan afhankelijkheden binnen de analytische benadering. 7 Wiskundige modellering van systemen, inclusief informatiesystemen, is gericht op het optimaliseren van de structuur van systemen, het selecteren van de meest optimale werkingsmodi van systemen, het bepalen van de vereiste kenmerken van hardwareapparatuur en software. Wiskundige modellering van technologische processen, inclusief informatieprocessen, heeft als hoofddoelen het vinden van optimale of acceptabele kenmerken van het object zelf, het vinden van optimale verwerkingsmodi, het trainen van personeel en het bieden van bepaalde controlefuncties. Modellering moet in ieder geval aan de volgende eisen voldoen: - modellen moeten geschikt zijn voor de relevante systemen of technologische taken; - de noodzakelijke nauwkeurigheid moet gewaarborgd zijn; - het gemak van de gebruiker - er moet gezorgd worden voor een specialist in technologie of informatieverwerking (beheer): - duidelijke interface modelleringsbeheer; - voldoende snelheid van werken; - duidelijkheid van de resultaten; - aanvaardbare kosten voor de ontwikkeling en het gebruik van modelleringstools. 2. DE ESSENTIE VAN DE STATISTISCHE TESTMETHODE EN DE IMPLEMENTATIE ERVAN MET BEHULP VAN EEN COMPUTER De methode van statistische modellering bestaat uit het reproduceren van het onderzochte proces met behulp van een probabilistisch wiskundig model en het berekenen van de kenmerken van dit proces. De methode is gebaseerd op het herhaald testen van het geconstrueerde model met daaropvolgende statistische verwerking van de verkregen gegevens om de kenmerken van het beschouwde proces in de vorm te bepalen statistische schattingen zijn parameters. Beschouw de vergelijking: y = f (x, t, ξ), (2.1) waarbij y een systeemparameter is die moet worden bepaald, x een fasevariabele is, t tijd is, ξ een willekeurige parameter is, waarvan de verdelingswet is bij ons bekend. Als de functie f aanzienlijk niet-lineair is, is er geen manier om dit probleem op te lossen. universele methoden oplossingen, en redelijk volledig ontwikkelde reguliere zoekmethoden optimale oplossingen kan alleen worden toegepast door prioriteit te geven aan de schijn van het gebruik van wiskunde; vereenvoudigingen zullen leiden tot een ernstig verlies aan nauwkeurigheid. Wiskundig model zal ontoereikend worden voor het onderzochte systeem, en modellering zal slechts een vorm van waanvoorstellingen zijn. Als het echter mogelijk is om een ​​functie y = ϕ (ξ) en een generator voor willekeurige getallen ξ 1, ξ 2, ..., ξ N te construeren met een gegeven verdelingswet, dan kan de waarde van y worden berekend als y = ∑ ϕ (ξ i) N, (2.2) waarbij ϕ (ξ 1) de waarde is van de i-de implementatie. Als f (x, t, ξ) een analytisch model is van het informatietransformatieproces of technologisch proces verwerking van het onderdeel, dan zal ϕ (ξ) een statistisch model zijn. Enkele principes en technieken voor het construeren van statistische modellen zullen later worden besproken. Het is belangrijk dat bij het construeren van de functie y = ϕ (ξ) en de sensor willekeurige nummersξ 1, ξ 2, ..., ξ N op papier In de overgrote meerderheid van de gevallen is het vrij eenvoudig om ze op een computer te implementeren binnen het raamwerk van de juiste software. In dit geval zullen de resultaten een fout bevatten, maar deze fout is kleiner dan de fouten als gevolg van aannames in het analytische model. Bovendien kan de fout als gevolg van de toepassing van een statistisch model worden gekwantificeerd. Deze techniek strekt zich ook uit tot complexere gevallen, wanneer vergelijking (2.1) niet alleen willekeurige parameters bevat, maar ook willekeurige functies. Na ontvangst van N implementaties op een computer volgt de fase van statistische verwerking, die het mogelijk maakt om, samen met de wiskundige verwachting (2.2), andere parameters ϕ (ξ) te berekenen, bijvoorbeeld de variantie D = 1 N * ∑ x.i − 1 N 2* (∑ x.i) . Om voldoende betrouwbare resultaten te verkrijgen, is het bij de statistische testmethode noodzakelijk om ervoor te zorgen groot aantal implementaties N, bovendien is het bij een verandering in ten minste één initiële parameter van het probleem noodzakelijk om opnieuw een reeks N-tests uit te voeren. In complexe modellen kan een onredelijk grote waarde van N een factor worden die het verkrijgen van resultaten vertraagt. Daarom is het belangrijk om het vereiste aantal resultaten correct in te schatten. Betrouwbaarheidsinterval ε, betrouwbaarheidskans α, variantie D en aantal realisaties N zijn gerelateerd door de relatie ε = D NF −1 (α), waarbij Ф −1 (α) de functie is, omgekeerde functie Laplace. In de praktijk kun je voor α ≥ 0,99 de relatie N ≤ D ε 2 * 6,76 gebruiken, waarbij je voor de betrouwbaarheid hoogste waarde N uit relatie (). Een schatting van de variantie D kan vooraf worden verkregen met behulp van hetzelfde statistische model voor het aantal realisaties n, n<< N . 9 При построении статистических моделей информационных систем ис- пользуется общий и прикладной математический аппарат. В качестве приме- ра можно привести аппарат систем массового обслуживания. Система массо- вого обслуживания (СМО) - система, предназначенная для выполнения пото- ка однотипных требований случайного характера. Статистическое моделиро- вание СМО заключается в многократном воспроизведении исследуемого процесса (технического, социального и т.д.) при помощи вероятностной ма- тематической модели и соответствующей обработке получаемой при этом статистики. Существуют пакеты программ статистического моделирования СМО, однако они требуют определенных усилий для их освоения и не всегда доступны. Поэтому в рамках дисциплины предлагается достаточно простой подход, позволяющий с наименьшими затратами моделировать простые СМО. При этом предполагается, что пользователь ознакомлен с теорией мас- сового обслуживания и имеет навыки работы на компьютере. Следует пом- нить, что массовое обслуживание - важный, но далеко не единственный предмет статистического моделирования. На основе этого метода решаются, например, задачи физики (ядерной, твердого тела, термодинамики), задачи оптимизации маршрутов, моделирования игр и т.п. 3. ОБОБЩЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Существуют две схемы статистического моделирования: - моделирование по принципу особых состояний; - моделирование по принципу ∧ t . Порядок моделирования по принципу особых состояний заключается в выполнении следующих действий: 1) случайным образом определяется событие с минимальным временем - бо- лее раннее событие; 2) модельному времени присваивается значение времени наступления наибо- лее раннего события; 3) определяется тип наступившего события; 4) в зависимости от типа наступившего события осуществляется выполнение тех или иных блоков математической модели; 5) перечисленные действия повторяются до истечения времени моделирова- ния. В процессе моделирования производится измерение и статистическая обработка значений выходных характеристик. Эта схема моделирования хо- рошо подходит для систем массового обслуживания в традиционном их опи- сании. Обобщенный алгоритм моделирования по принципу особых состоя- ний представлен схемой на рис. 3.1. 10 н Определение времени наступления очередного события Корректировка текущего модельного времени Опр.типа соб Блок реакции 1 Блок реакции К нет Конец модел Да Рис. к Моделирование по принципу ∧ t осуществляется следующим образом: 1) устанавливаются начальные состояния, в т. ч. t = 0 ; 2) модельному времени дается приращение t = t + ∧t ; 3) на основе вектора текущих состояний элементов модели и нового значения времени рассчитываются новые значения этих состояний; за ∧ t может на- ступить одно событие, несколько событий или же может вообще не проис- ходить событий; пересчет состояния всех элементов системы – более тру- доемкая процедура, нежели любой из блоков реакции модели, построенной по принципу особых состояний; 4) если не превышено граничное время моделирования, предыдущие пункты повторяются. В процессе моделирования производится измерение и статистическая обработка значений выходных характеристик. Эта схема моделирования применима для более широкого круга систем, нежели моделирование по принципу особых событий, однако есть проблемы с определением ∧ t . Если задать его слишком большим - теряется точность, слишком малым - возрас- тает время моделирования. На основе базовых схем моделирования можно строить комбинирован- ные и диалоговые схемы, в которых моделирование идет под контролем опе-

Het concept van een model staat centraal in de algemene systeemtheorie. Modelleren als een krachtige – en vaak de enige – onderzoeksmethode houdt in dat je een echt object vervangt door een ander materiaal of ideaal.
De belangrijkste vereisten voor elk model zijn de geschiktheid ervan voor het object dat wordt bestudeerd binnen het kader van een specifieke taak en de haalbaarheid ervan met de beschikbare middelen.
In de efficiëntietheorie en de informatica is een model van een object (systeem, operatie) een materieel of ideaal (mentaal voorstelbaar) systeem dat is gecreëerd en/of gebruikt bij het oplossen van een specifiek probleem om nieuwe kennis over het oorspronkelijke object te verkrijgen, adequaat om het in termen van de onderzochte eigenschappen en eenvoudiger dan het origineel in andere aspecten.
De classificatie van de belangrijkste modelleringsmethoden (en hun overeenkomstige modellen) wordt weergegeven in Fig. 3.1.1.
Bij het bestuderen van economische informatiesystemen (EIS) worden alle modelleringsmethoden gebruikt, maar in deze paragraaf zal vooral aandacht worden besteed aan semiotische (teken)methoden.
Laten we ons herinneren dat semiotiek (van het Griekse semeion - teken, attribuut) de wetenschap is van de algemene eigenschappen van tekensystemen, d.w.z. systemen van concrete of abstracte objecten (tekens), met elk waarvan een bepaalde betekenis is geassocieerd. Voorbeelden van dergelijke systemen zijn alle talen

Rijst. 3.1.1. Classificatie van modelleringsmethoden

(natuurlijk of kunstmatig, bijvoorbeeld databeschrijvings- of modelleringstalen), alarmsystemen in de samenleving en de dierenwereld, enz.
Semiotiek omvat drie secties: syntactiek; semantiek; pragmatiek.
Syntactiek bestudeert de syntaxis van tekensystemen zonder rekening te houden met eventuele interpretaties en problemen die verband houden met de perceptie van tekensystemen als communicatiemiddel en boodschap.
Semantiek bestudeert de interpretatie van uitspraken van een tekensysteem en neemt, vanuit het oogpunt van het modelleren van objecten, de belangrijkste plaats in in de semiotiek.
Pragmatiek onderzoekt de relatie van de gebruiker van een tekensysteem tot het tekensysteem zelf, in het bijzonder de perceptie van betekenisvolle uitingen van het tekensysteem.
Van de vele semiotische modellen zullen we, vanwege hun grootste verspreiding, vooral in de omstandigheden van informatisering van de moderne samenleving en de introductie van formele methoden op alle terreinen van menselijke activiteit, de wiskundige modellen belichten, die echte systemen weerspiegelen die gebruik maken van wiskundige symbolen. Tegelijkertijd zullen we, rekening houdend met het feit dat we modelleringsmethoden overwegen met betrekking tot de studie van systemen in verschillende operaties, de bekende methodologie van systeemanalyse, efficiëntietheorie en besluitvorming gebruiken.

Meer over onderwerp 3. TECHNOLOGIE VOOR HET MODELLEREN VAN INFORMATIESYSTEMEN Methoden voor het modelleren van systemen:

1. Simulatiemodellen van economische informatiesystemen Methodologische basis voor het toepassen van de simulatiemethode
2. Deel III BASIS VAN HET MODELLEREN VAN EEN DIENSTENMARKETINGSYSTEEM
3. HOOFDSTUK 1. GECONTROLEERDE DYNAMISCHE SYSTEMEN ALS DOEL VAN COMPUTERSIMULATIE
4. Grondbeginselen van structurele modellering van het marketingsysteem van medische diensten
5. Deel IV VOORBEELD VAN TOEGEPAST GEBRUIK VAN EEN MARKETINGSYSTEEMMODEL BIJ SIMULATIEMODELLING
6. Het concept van het modelleren van de financiële sfeer van marketingsystemen

Doelstellingen en functies van het informatiesysteem.

Een IS kan twee groepen problemen oplossen. De eerste groep houdt verband met puur informatieve ondersteuning van de hoofdactiviteit (selectie van noodzakelijke berichten, hun verwerking, opslag, zoeken en bezorgen aan het onderwerp van de hoofdactiviteit met een vooraf bepaalde volledigheid, nauwkeurigheid en efficiëntie in de meest acceptabele vorm). De tweede groep taken houdt verband met het verwerken van de ontvangen informatie/gegevens in overeenstemming met bepaalde algoritmen om oplossingen voor te bereiden voor de problemen waarmee het onderwerp van de hoofdactiviteit wordt geconfronteerd. Om dergelijke problemen op te lossen, moet de IS over de nodige informatie over het vakgebied beschikken. Om dergelijke problemen op te lossen moet IS over een bepaalde kunstmatige of natuurlijke intelligentie beschikken. Informatiesysteem - een systeem voor het ondersteunen en automatiseren van intellectueel werk - zoeken, administratie, examens en beoordelingen of oordelen van deskundigen, besluitvorming, management, erkenning, kennisaccumulatie, training. De taken van de eerste groep zijn de taken van de informatisering van de samenleving “in de breedte”.

De taken van de tweede groep zijn de taken van informatisering

de samenleving ‘in de diepte’.

Om de toegewezen taken op te lossen, moet de IS de volgende functies uitvoeren:

 selectie van boodschappen uit de interne en externe omgeving die nodig zijn voor de uitvoering van kernactiviteiten;

 het invoeren van informatie in de IS;

 het opslaan van informatie in het IS-geheugen, het bijwerken ervan en het behouden van de integriteit;

 het verwerken, opzoeken en verstrekken van informatie conform de door ODS gestelde eisen. De verwerking kan ook het voorbereiden van opties voor het oplossen van gebruikersapplicatieproblemen omvatten.

Informatiesysteem (IS) is een onderling verbonden geheel van instrumenten, methoden en personeel dat wordt gebruikt voor het opslaan, verwerken en uitgeven van informatie met het oog op het bereiken van een bepaald doel. Het moderne begrip van een informatiesysteem omvat het gebruik van een personal computer als het belangrijkste technische middel voor informatieverwerking. IS is een omgeving waarvan de samenstellende elementen computers, computernetwerken, softwareproducten, databases, mensen, verschillende soorten technische en softwarecommunicatie, enz. zijn. Hoewel het idee van informatiesystemen en sommige principes van hun organisatie lang vóór de komst van computers ontstonden, heeft de automatisering de efficiëntie van informatiesystemen tientallen en honderden keren vergroot en de reikwijdte van hun toepassing uitgebreid.

Functionele structuur van het informatiesysteem.

Het is raadzaam om drie onafhankelijke functionele subsystemen in de IS te onderscheiden.

Subsysteem voor informatieselectie. Een informatiesysteem kan alleen de informatie verwerken/verwerken die erin wordt ingevoerd. De kwaliteit van een informatiesysteem wordt niet alleen bepaald door zijn vermogen om de benodigde informatie in zijn eigen array te vinden, te verwerken en aan de gebruiker te presenteren, maar ook door zijn vermogen om relevante informatie uit de externe omgeving te selecteren. Een dergelijke selectie wordt uitgevoerd door een subsysteem voor informatieselectie, dat gegevens verzamelt over de informatiebehoeften van IS-gebruikers (intern en extern), deze gegevens analyseert en organiseert en zo een IS-informatieprofiel vormt.

Het subsysteem voor invoer, verwerking/verwerking en opslag van informatie transformeert invoerinformatie en verzoeken, organiseert de opslag en verwerking ervan om aan de informatiebehoeften van IS-abonnees te voldoen.

De implementatie van de functies van dit subsysteem veronderstelt de aanwezigheid van een informatiebeschrijvingsapparaat (coderingssystemen, databeschrijvingstaal (DDL), enz.), Organisatie en onderhoud van informatie (logische en fysieke organisatie, procedures voor het onderhouden en beschermen van informatie, enz.). .), een verwerkingsapparaat en informatieverwerking (algoritmen, modellen, enz.).

Het subsysteem voor het voorbereiden en verstrekken van informatie voorziet rechtstreeks in de informatiebehoefte van IS-gebruikers (intern en extern). Om deze taak te volbrengen, bestudeert en analyseert het subsysteem de informatiebehoeften, bepaalt het de vormen en methoden om hieraan te voldoen, de optimale samenstelling en structuur van outputinformatieproducten, en organiseert het het proces van informatieondersteuning en -ondersteuning.

Het uitvoeren van deze functies vereist de aanwezigheid van een apparaat voor het beschrijven en analyseren van informatiebehoeften en hun uitdrukking in de taal van informatiesystemen (inclusief LDL, IPL, indextaal, enz.), evenals een apparaat voor het direct verstrekken van informatie (procedures voor het zoeken naar informatie). en het verstrekken van informatie, talen voor gegevensmanipulatie enz.). Veel functies van IC-subsystemen zijn gedupliceerd of overlappen elkaar, wat het onderwerp is van optimalisatie bij het ontwerpen van IC's. In dit opzicht gaat IS-automatisering gepaard met een herverdeling van IS-elementen.

Automatisering omvat een geformaliseerde weergave (structurering) van zowel de IS-functies als de informatie zelf die in het IS wordt verwerkt, waardoor invoer, verwerking/verwerking, opslag en ophalen van informatie met behulp van een computer mogelijk is. Elke formalisering wordt gekenmerkt door een of ander niveau van geschiktheid van het gecreëerde beeld van de werkelijkheid (model) van de werkelijkheid zelf. Bovendien wordt de geschiktheid van een werkelijkheidsmodel zowel bepaald door de eigenschappen van de werkelijkheid zelf als door de mogelijkheden van het apparaat dat wordt gebruikt voor de geformaliseerde representatie ervan.

Vanuit dit gezichtspunt hangt het ‘automatiseringsniveau’ van een informatiesysteem nauw samen met de ‘mate van gestructureerdheid’ van informatie. Er zijn drie niveaus van structureerbaarheid van informatie: Rigide gestructureerde informatie (data) - informatie waarvan de geformaliseerde representatie door moderne middelen van structurering (in het bijzonder databeschrijvingstalen) niet leidt tot een verlies aan geschiktheid van het informatiemodel van informatie. de originele

informatie. Zwak gestructureerde informatie is informatie waarvan de geformaliseerde weergave leidt tot aanzienlijke verliezen in de geschiktheid van het informatiemodel van de oorspronkelijke informatie zelf.

Ongestructureerde informatie is informatie waarvoor momenteel geen middelen bestaan ​​om deze te formaliseren op een niveau van geschiktheid dat in de praktijk aanvaardbaar is. De middelen om dergelijke informatie te presenteren moeten een hoog semantisch-expressief vermogen hebben. De ontwikkeling van dergelijke tools verloopt momenteel langs de lijnen van het creëren van kennisbeschrijvingstalen en FL met een hoge semantische kracht.

Methodologieën voor het bouwen van informatiesystemen.

De industrie voor de ontwikkeling van geautomatiseerde informatiebeheersystemen ontstond in de jaren vijftig en zestig en had tegen het einde van de eeuw volledig ontwikkelde vormen aangenomen.

In de eerste fase was de belangrijkste benadering van IS-ontwerp de ‘bottom-up’-methode, waarbij het systeem werd gecreëerd als een reeks applicaties die op dat moment het belangrijkst waren om de activiteiten van de onderneming te ondersteunen. Deze aanpak wordt vandaag de dag tot op zekere hoogte voortgezet. In het kader van “patchwork-automatisering” wordt de ondersteuning voor individuele functies redelijk goed geboden, maar er is bijna geen strategie voor de ontwikkeling van een complex automatiseringssysteem

De volgende fase houdt verband met het besef dat er behoefte is aan redelijk standaard softwaretools voor het automatiseren van de activiteiten van verschillende instellingen en ondernemingen. Uit het hele scala aan problemen identificeerden de ontwikkelaars de meest opvallende: automatisering van boekhoudkundige, analytische boekhoudkundige en technologische processen. Systemen werden ‘van boven naar beneden’ ontworpen, d.w.z. in de veronderstelling dat één programma aan de behoeften van veel gebruikers moet voldoen.

Alleen al het idee om een ​​universeel programma te gebruiken legt aanzienlijke beperkingen op aan het vermogen van ontwikkelaars om een ​​databasestructuur te creëren, formulieren te screenen en berekeningsalgoritmen te selecteren. Het rigide raamwerk dat ‘van bovenaf’ is vastgelegd, maakt het niet mogelijk om het systeem flexibel aan te passen aan de specifieke kenmerken van de activiteiten van een bepaalde onderneming. Daardoor zijn de materiaal- en tijdkosten voor het implementeren van het systeem en het afstemmen ervan op de eisen van de klant doorgaans hoog. aanzienlijk groter zijn dan de geplande indicatoren.

Volgens statistieken van de Standish Group (SGL) mislukte van de 8.380 projecten die in 1994 door de SSL werden onderzocht meer dan 30% van de projecten, met een totale kostprijs van meer dan 80 miljard dollar. Tegelijkertijd werd slechts 16% van het totale aantal projecten op tijd afgerond en bedroegen de kostenoverschrijdingen 189% van het geplande budget.

Tegelijkertijd begonnen IS-klanten steeds meer eisen te stellen die erop gericht waren de mogelijkheid te garanderen van geïntegreerd gebruik van bedrijfsgegevens bij het beheren en plannen van hun activiteiten. Er ontstond dus een dringende behoefte aan het formuleren van een nieuwe methodologie voor het bouwen van informatiesystemen.

Volgens de moderne methodologie is het proces van het creëren van een IS een proces van het construeren en sequentieel transformeren van een aantal gecoördineerde modellen in alle stadia van de IS-levenscyclus (LC). In elke fase van de levenscyclus worden specifieke modellen gecreëerd: organisaties, vereisten voor

IS. IP-project. toepassingsvereisten, enz. Doorgaans worden de volgende fasen van het creëren van een IS onderscheiden: het opstellen van systeemvereisten, ontwerp, implementatie, testen, inbedrijfstelling, bediening en onderhoud.

De eerste fase van het IS-creatieproces is het modelleren van bedrijfsprocessen die plaatsvinden in de organisatie en het realiseren van de doelstellingen ervan. Het organisatiemodel, beschreven in termen van bedrijfsprocessen en bedrijfsfuncties, stelt ons in staat de basiseisen voor de IS te formuleren.

IS-ontwerp is gebaseerd op domeinmodellering. Om een ​​IS-project te verkrijgen dat geschikt is voor het vakgebied in de vorm van een systeem van correct werkende programma's, is het noodzakelijk om een ​​holistische, systemische representatie van het model te hebben, die alle aspecten van het functioneren van het toekomstige informatiesysteem weerspiegelt. In dit geval wordt een domeinmodel opgevat als een bepaald systeem dat de structuur of het functioneren van het onderzochte vakgebied imiteert en voldoet aan de basisvereiste: adequaat zijn voor dit domein.

Door voorlopige modellering van het vakgebied kunt u de tijd en timing van ontwerpwerkzaamheden verkorten en een efficiënter en kwalitatief hoogstaand project verkrijgen. Zonder het onderwerpgebied te modelleren is de kans groot dat er een groot aantal fouten wordt gemaakt bij het oplossen van strategische problemen, wat leidt tot economische verliezen en hoge kosten voor het daaropvolgende herontwerp van het systeem. Als gevolg hiervan zijn alle moderne IS-ontwerptechnologieën gebaseerd op het gebruik van domeinmodelleringsmethodologie.

De volgende vereisten zijn van toepassing op domeinmodellen:

Formalisering die een eenduidige beschrijving geeft van de structuur van het vakgebied;

Duidelijkheid voor klanten en ontwikkelaars op basis van het gebruik van grafische middelen om het model weer te geven;

Realiseerbaarheid, wat de beschikbaarheid impliceert van middelen voor fysieke implementatie van het domeinmodel en de IS;

Het geven van een beoordeling van de effectiviteit van de implementatie van het domeinmodel op basis van bepaalde methoden en berekende indicatoren.

Functionele modellering IDEF0: basisdefinities en bepalingen.

Het programma voor geïntegreerde automatisering van de productie ICAM (ICAM - Integrated Computer Aided Manufacturing) is gericht op het vergroten van de efficiëntie van industriële ondernemingen door de wijdverbreide introductie van computer(informatie)technologieën. In de VS werd deze omstandigheid eind jaren zeventig gerealiseerd, toen de Amerikaanse luchtmacht het voorstelde en implementeerde

Met de IDEF-methodologie (ICAM Definition) kunt u de structuur, parameters en kenmerken van productie-, technische en organisatie-economische systemen bestuderen (hierna, voor zover dit geen misverstanden veroorzaakt - systemen). De algemene IDEF-methodologie bestaat uit drie specifieke modelleringsmethodologieën gebaseerd op grafische weergave van systemen:

IDEF0 wordt gebruikt om een ​​functioneel model te creëren dat de structuur en functies van een systeem weergeeft, evenals de informatiestromen en materiële objecten die deze functies met elkaar verbinden.

IDEF1 wordt gebruikt om een ​​informatiemodel te bouwen dat de structuur en inhoud weergeeft van informatiestromen die nodig zijn om systeemfuncties te ondersteunen;

Met IDEF2 kunt u een dynamisch model bouwen van het tijdsvariërende gedrag van functies, informatie en systeembronnen.

Tot op heden zijn de IDEF0- en IDEF1 (IDEF1X)-methodologieën, die in de Verenigde Staten de status van federale standaarden hebben gekregen, het meest wijdverspreid en gebruikt. De IDEF0-methodologie, waarvan de kenmerken en de toepassing worden beschreven in dit Guidance Document (GD), is gebaseerd op een aanpak die begin jaren '70 door Douglas T. Ross is ontwikkeld en SADT (Structured Analysis & Design Technique) wordt genoemd. De basis van de aanpak en, als gevolg daarvan, de IDEF0-methodologie is een grafische taal voor het beschrijven van (modellerings)systemen, die de volgende eigenschappen heeft.

Om de interacties van IS-componenten correct weer te geven, is het belangrijk om dergelijke componenten gezamenlijk te modelleren, vooral vanuit een betekenisvol perspectief van objecten en functies.

De methodologie van structurele systeemanalyse helpt aanzienlijk bij het oplossen van dergelijke problemen.

Structurele analyse wordt gewoonlijk een methode genoemd om een ​​systeem te bestuderen, die begint met het algemene overzicht en vervolgens in detail gaat, waarbij een hiërarchische structuur met een toenemend aantal niveaus wordt verkregen. Dergelijke methoden worden gekenmerkt door: het opdelen in abstractieniveaus met een beperkt aantal elementen (van 3 tot 7); beperkte context, inclusief alleen de essentiële details van elk niveau; gebruik van strikte formele opnameregels; consistente benadering van het resultaat.

Laten we de sleutelconcepten van structurele analyse van de activiteiten van een onderneming (organisatie) definiëren.

Een operatie is een elementaire (ondeelbare) handeling die op één werkplek wordt uitgevoerd.

Een functie is een reeks bewerkingen die zijn gegroepeerd op basis van een bepaald kenmerk.

Een bedrijfsproces is een samenhangend geheel van functies, waarbij bij de uitvoering bepaalde hulpbronnen worden verbruikt en een product (object, dienst, wetenschappelijk onderzoek) ontstaat.

ontdekking, idee) van waarde voor de consument.

Een subproces is een bedrijfsproces dat een structureel onderdeel is van een bedrijfsproces en van waarde is voor de consument.

Een bedrijfsmodel is een gestructureerde grafische beschrijving van een netwerk van processen en activiteiten die verband houden met gegevens, documenten, organisatie-eenheden en andere objecten die de bestaande of voorgestelde activiteiten van een onderneming weerspiegelen. Er zijn verschillende methodologieën voor het structureel modelleren van een vakgebied, waarbij functiegerichte en objectgeoriënteerde methodologieën de nadruk verdienen.

Beschrijving van een systeem dat IDEF0 gebruikt, wordt een functioneel model genoemd. Het functionele model is bedoeld om bestaande bedrijfsprocessen te beschrijven, waarbij zowel natuurlijke als grafische talen worden gebruikt. Om informatie over een specifiek systeem over te brengen, is de bron van de grafische taal de IDEF0-methodologie zelf.

De IDEF0-methodologie schrijft de constructie voor van een hiërarchisch systeem van diagrammen - enkele beschrijvingen van fragmenten van het systeem. Eerst wordt een beschrijving van het systeem als geheel en de interactie met de buitenwereld uitgevoerd (contextdiagram), waarna een functionele decompositie wordt uitgevoerd - het systeem wordt opgedeeld in subsystemen en elk subsysteem wordt afzonderlijk beschreven (decompositiediagrammen) . Vervolgens wordt elk subsysteem opgedeeld in kleinere, enzovoort totdat het gewenste detailniveau is bereikt.

BPwin-toolomgeving.

Het modelleren van bedrijfsprocessen wordt meestal uitgevoerd met behulp van casetools. Dergelijke tools omvatten BPwin (PLATINUM-technologie), Silverrun (Silverrun-technologie), Oracle Designer (Oracle), Rational Rose (Rational Software), enz. De functionaliteit van tools voor het structureel modelleren van bedrijfsprocessen zal worden besproken met behulp van de BPwin-casetool als een voorbeeld.

BPwin ondersteunt drie modelleringsmethodologieën: functionele modellering (IDEF0); beschrijving van bedrijfsprocessen (IDEF3); Gegevensstroomdiagrammen (DFD). BPwin heeft een vrij eenvoudige en intuïtieve gebruikersinterface. Wanneer u BPwin start, verschijnen standaard de hoofdwerkbalk, het toolpalet (waarvan het uiterlijk afhangt van de geselecteerde notatie) en, aan de linkerkant, de Modelverkenner.

Wanneer u een nieuw model maakt, verschijnt er een dialoogvenster waarin u moet aangeven of het model opnieuw wordt gemaakt of wordt geopend vanuit een bestand of vanuit de ModelMart-repository. Voer vervolgens de naam van het model in en selecteer de methodologie waarin het model zal gebouwd worden.

Zoals hierboven vermeld ondersteunt BPwin drie methodologieën: IDEF0, IDEF3 en DFD, die elk hun eigen specifieke problemen oplossen. In BPwin is het mogelijk om gemengde modellen te bouwen, dat wil zeggen dat het model tegelijkertijd zowel IDEF0- als IDEF3- en DFD-diagrammen kan bevatten. De samenstelling van het toolpalet verandert automatisch wanneer u van de ene notatie naar de andere overschakelt.

Een model in BPwin wordt beschouwd als een reeks werken, die elk met een bepaalde reeks gegevens werken. Het werk is afgebeeld in de vorm van rechthoeken, de gegevens - in de vorm van pijlen. Als u met de linkermuisknop op een modelobject klikt, verschijnt er een contextmenu, waarvan elk item overeenkomt met de editor van een eigenschap van het object.

In de beginfase van het creëren van een IS is het noodzakelijk om te begrijpen hoe de organisatie die geautomatiseerd gaat worden, werkt. De manager kent het werk als geheel goed, maar kan zich niet verdiepen in de details van het werk van elke gewone werknemer. Een gewone werknemer weet goed wat er op zijn werkplek gebeurt, maar weet misschien niet hoe zijn collega's werken. Om het werk van een onderneming te beschrijven is het daarom noodzakelijk om een ​​model te bouwen dat geschikt is voor het vakgebied en de kennis van alle deelnemers aan de bedrijfsprocessen van de organisatie bevat.

De handigste taal voor het modelleren van bedrijfsprocessen is IDEF0, waarbij het systeem wordt weergegeven als een reeks op elkaar inwerkende taken of functies. Deze puur functionele oriëntatie is van fundamenteel belang: de functies van het systeem worden onafhankelijk geanalyseerd van de objecten waarmee ze werken. Hierdoor kunt u de logica en interactie van de processen van de organisatie duidelijker modelleren.

Het proces van het modelleren van een systeem in IDEF0 begint met het maken van een contextdiagram - een diagram van het meest abstracte beschrijvingsniveau van het systeem als geheel, met daarin een definitie van het onderwerp van het modelleren, het doel en het standpunt van de gebruiker. model.

Activiteiten verwijzen naar benoemde processen, functies of taken die over een bepaalde periode plaatsvinden en herkenbare resultaten hebben.

Werken worden afgebeeld als rechthoeken. Alle werken moeten worden benoemd en gedefinieerd. De naam van het werk moet worden uitgedrukt als een verbaal zelfstandig naamwoord dat een actie aanduidt (bijvoorbeeld 'Bedrijfsactiviteiten', 'Ontvangst van een bestelling', enz.). Het werk "Bedrijfsactiviteiten" zou bijvoorbeeld de volgende definitie kunnen hebben: "Dit is een educatief model dat de activiteiten van een bedrijf beschrijft." Bij het aanmaken van een nieuw model (menu Bestand/Nieuw) wordt automatisch een contextdiagram aangemaakt met één enkel werk dat het systeem als geheel weergeeft.

Pijlen beschrijven de interactie op het werk en vertegenwoordigen bepaalde informatie die wordt uitgedrukt door zelfstandige naamwoorden (bijvoorbeeld 'Oproepen van klanten', 'Regels en procedures', 'Boekhoudsysteem').

“Computerwiskundige modellering” Sectie leerdoelen. Het beheersen van modellering als een methode om de omringende realiteit te begrijpen (wetenschappelijk onderzoekskarakter van de sectie) - er wordt aangetoond dat modellering op verschillende kennisgebieden vergelijkbare kenmerken heeft, en het is vaak mogelijk om zeer vergelijkbare modellen voor verschillende processen te verkrijgen; - demonstreert de voor- en nadelen van een computerexperiment ten opzichte van een grootschalig experiment; - er wordt aangetoond dat zowel het abstracte model als de computer de mogelijkheid bieden om de wereld om ons heen te begrijpen en te beheren in het belang van de mens. Ontwikkeling van praktische vaardigheden op het gebied van computermodellering. Er wordt een algemene methodologie voor computerwiskundige modellering gegeven. Aan de hand van een aantal modellen uit verschillende wetenschaps- en praktijkgebieden worden alle fasen van het modelleren, van probleemformulering tot interpretatie van de tijdens een computerexperiment verkregen resultaten, praktisch geïmplementeerd. Het bevorderen van loopbaanbegeleiding voor studenten. Identificatie van de neiging van de student tot onderzoeksactiviteiten, ontwikkeling van creatief potentieel, oriëntatie op het kiezen van een beroep gerelateerd aan wetenschappelijk onderzoek. Het overwinnen van verdeeldheid over onderwerpen, integratie van kennis. De cursus onderzoekt modellen uit verschillende wetenschapsgebieden met behulp van wiskunde. Ontwikkeling en professionalisering van computervaardigheden. Beheersing van algemene en gespecialiseerde software, programmeersystemen.