12 (Билеты на государственный аттестационный экзамен по специальности Информационные Системы)

1 Парадигма системы. Понятие системы и ее элементов.

Система – это средство достижения цели, однако, соответствие цели и системы неоднозначно (в чём-то разные системы могут быть ориентированы на 1 цель, либо 1 система может иметь несколько разных целей). Парадигма системы С позиции общей теории систем можно выделить инженерный подход определения системы как совокупности элементов и взаимосвязей (отношений между элементами), обеспечивающих достижение поставленной цели. Элементы + Связь = Цель С позиции конструкт вида деятельности система – это совокупность методов и средств, обеспечивающих разработку и выполнение конкретной задачи. Необходимыми условиями наличия системы являются:

1. объект представляет композицию подобъектов, описывающих некоторую предметную область

2. субъект - наблюдатель, который генерирует задачу и формулирует в ней своё отношение к объекту. Чтобы сформулировать задачу пользователь использует язык описания, который должен быть максимально приближен к естественному языку описания объектов.

Система – это отображение на множество языка наблюдателя множества свойств объекта, а также отношение между этими свойствами с позиции решения поставленной задачи. S  ⁿ L  ( l, r ) P S - система; n - наблюдатель; L – язык;  - отображение; ( l, r ) – множество подобъектов; P – цель.

По сути отображения определяют 3 вида систем:

1. система как совокупность материнских объектов

2. система как композиция двух систем: материнских объектов и информации об их свойствах и отношениях

3. абстрактно-информационная система, которая оперирует лишь с информацией об элементах системы

По замкнутости объекта могут быть:

1. Закрытые – характеризуются только парой наблюдатель и объект. На отношения между ними наложены жёсткие ограничения.

2. Открытые системы – объекты рассматриваются с двух позиций: выбираются объекты, над которыми осуществляются действия в процессе решения задачи и объекты, влияние которых нужно учитывать при решении задачи, но по отношению к ним можно сделать только слабое предположение о том, что это объекты среды или сама среда. Язык как средство связи задачи наблюдателя и объекта характеризуется совокупностью понятий конкретной предметной области (тезаурус) + системы символов или знаков + правила соотношения понятий и знаков и их конструкций. Язык = тезаурус + словарь + грамматика

Понятие системы и ее элементов При рассмотрении любой системы прежде всего обнаруживается то, что её целостность и обособленность, отображённые в модели черного ящика, выступают как внешние свойства, внутренность же ящика оказывается неоднородной, что позволяет различать составные элементы системы, которые при более детальном рассмотрении могут быть в свою очередь разбиты на составные части. Те части системы, которые мы рассматриваем как неделимые, будем называть элементами. Элемент – это предел членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения системы, которая решает конкретную задачу. Сложные системы принято вначале делить на подсистемы, а если эти системы также трудно поделить, то составляющие промежуточных уровней называют компонентами системы. Части системы, состоящие более, чем из 1 элемента, называют подсистемами. В результате получается модель состава системы, описывающая из каких элементов и подсистем она состоит. Модель состава ограничивается снизу тем, что называется «элемент», а сверху – границей системы. Как эта система, так и границы разбиения на подсистемы определяются целями построения системы. Понятие «связь» входит в любое определение системы и обеспечивает возникновение и сохранение целостных её свойств. Связь – это ограничение степени свободы элемента. Элемент, вступая в связь с другим, утрачивает часть своих свойств, которыми они потенциально обладали в свободном состоянии. Переменные системы, параметры, входы и выходы Перейдём от 1-го определения системы (система – это средство достижения цели, однако, соответствие цели и системы неоднозначно - в чём-то разные системы могут быть ориентированы на 1 цель, либо 1 система может иметь несколько разных целей) к её визуальному эквиваленту.

1. Приведённое определение ничего не говорит о внутреннем устройстве системы, поэтому её можно изобразить в виде непрозрачного ящика, выделенного из окружающей среды (2 важных свойства системы: целостность и обособленность).

В определении системы косвенно говорится о том, что хотя ящик и обособлен, выделен из среды, он полностью не изолирован.

Система связана со средой с помощью выходов системы. Выходы системы в данной графической модели соответствуют слову цель в словесной модели системы. В определении имеется указание и на наличие связей другого типа. Система является средством, поэтому должны существовать и возможности её использования, воздействия на неё, то есть и такие связи со средой, которые направлены извне в систему – это входы системы. Очень важную роль играет понятие «обратной» связи. Обратная связь может быть положительной, то есть сохраняющей тенденции происходящих в системе изменений того или иного выходного параметра, и отрицательной, то есть противодействующей этой тенденции, или направленной на сохранение параметра. Переменные системы – величины, которые характеризуют любой элемент или совокупность элементов системы, и может принимать значения на определённом для неё множестве значений в соответствии с выбранным языком. Параметры системы - те переменные системы, значение которых является неизменным при решении задач.

2 Технология Automation. Интерфейсы диспетчеризации.

OLE (Automation) – объект автоматизации который представляет собой определённый внутри приложения экземпляр класса, который помощи интерфейсов автоматизации предоставляет свое свойства и методы другим приложениям и инструментальным средствам программирования.

COM Automation

IUnKnow

IDispatch

Приложения или инструментальные средства программирования, которые имеют доступ к управлению программными объектами, содержатся в сервере автоматизации, называются контроллерами автоматизации диспетчерами.

Управление программными проектами осуществляется с помощью специального языка программирования серверов автоматизации, который в общем случае не совпадает с языком программирования приложений.

Idispatch – интерфейс диспетчеризации.

Основная функция Invoke. Function Invoke (DispId: integer; Const Iid: TGId; Locale ID: integer; Flags: word; var params; var Result, ExceptInfo, ArgErr: Point):Integer;

,где DispId – число, которое называется идентификатором диспетчера, указывающий какой именно метод должен использовать сервер.

LocaleId – локальный Id.

Flags – признак как вызывается метод. Метод доступа к свойству или метод действия.

Params – указатель на массив TdispParams который хранит параметры вызова метода.

VarResult – указатель на область OLEVariant в которой размещаются возвращаемые методам данные.

Exceptinfo – указатель на запись с информацией о возникшей исключительной ситуации, если метод возвращает DispEException.

ArgErr – указатель на число, равно порядковому номеру параметра в вызове при обработке которого возникло исключение.

3 Задача линейного и нелинейного программирования.

Уравнение регрессии – ур-ие, связывающее между собой фактор признаки и результативные признаки. Ур-ие регрессии бывают линейные и нелинейные. Сама регрессия бывает парная (зависимость между 1-им фактор признаком и результатом) и множественная.

y = y(x) (1) (з. между 1-им ф. признаком и рез-ом)

y = a + bx (2)(парная линейная регрессия, т.к. х и у участвуют в 1-ой степени, а и b – параметры регрессии имеющие экономический смысл).

Чтобы учесть возникающие помехи (погрешности в уравнении (2)) обычно пишут: у = a + bx + e, где e – искажение модели, учитывающее ряд других фактор признаков не явно участвующих в процессе.

Существуют и другого вида регрессии:

1. Линейные – по фактор признаку.

2. Нелинейные – по параметрам.

Нелинейные задачи математического программирования.

Постановка задачи. Найти такой план X=(x₁, x₂, ..., x_n), при котором функция f=f(x₁, x₂, ..., x_n) достигает максимума (минимума) при условии, что переменные x₁, x₂, ..., x_n удовлетворяют дополнительным условиям g₁(x₁, x₂, ..., x_n)=0, ... , g_n(x₁, x₂, ..., x_n)=0.

В математическом анализе такая задача, называется задачей на условный экстремум. Она сводится к построению функции Лагранжа

F=f(x₁, x₂, ..., x_n)+₁g₁+₂g₂+...+_mg_m, где ₁, ₂, ..., _m – множители Лагранжа.

С помощью функции Лагранжа задача на поиск условного экстремума для функции сводится к задаче на поиск безусловного экстремума для функции F. В этом случае вместе с переменными x^*₁, x^*₂, ..., x^*_n доставляющими оптимальное решение всей задачи отыскиваются оптимальные коэффициенты *₁, *₂, ..., *_m, которые определяют оптимальные (теневые) цены (оценки) ограничений.

В Microsoft Excel такие задачи решаются с помощью программы Поиск решения. В диалоговом окне Поиск решения после нажатия кнопки Параметры активизируется либо метод Ньютона, либо градиентный метод. Запись функции цели, диапазона искомых переменных и ограничений производится аналогично использованию симплексного метода в категории Линейные задачи (см. предыдущие лабораторные работы).

Определение оптимальных значений *₁, *₂, ..., *_m множителей Лагранжа находится параллельно с нахождением оптимальных значений x^*₁, x^*₂, ..., x^*_n плана задачи, и выдается одновременно по окончании решения задачи в отчете по устойчивости.

Общая задача нелинейного интервального программирования имеет вид

(1) где - вектор, а функции цели и ограничений - интервальные

с нелинейными детерминированными нижними и верхними граничными функциями. Для решения задач надо уметь сравнивать интервальные значения ее целевой функции при различных аргументах x и выбирать максимальное (минимальное) значения.

Когда целевая (производственная) функция и ограничения нелинейные и для поиска точки экстремума нельзя или очень сложно использовать аналитические методы решения, тогда для решения задач оптимизации применяются методы нелинейного программирования. Как правило, при решении задач методами нелинейного программирования используются численные методы с применением ЭВМ.

В основном методы нелинейного программирования могут быть охарактеризованы как многошаговые методы или методы последующего улучшения исходного решения. В этих задачах обычно заранее нельзя сказать, какое число шагов гарантирует нахождение оптимального значения с заданной степенью точности. Кроме того, в задачах нелинейного программирования выбор величины шага представляет серьезную проблему, от успешного решения которой во многом зависит эффективность применения того или иного метода. Разнообразие методов решения задач нелинейного программирования как раз и объясняется стремлением найти оптимальное решение за наименьшее число шагов.

Большинство методов нелинейного программирования используют идею движения в n-мерном пространстве в направлении оптимума.

Линейное программирование (эффективность производства)