Диссертация (1091077), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Алгоритм «Обновление» для поиска данных75391891N4 := length(ARR_Data1); k := -1/*ARR_Data1 ∈ ARR_Temp[r]*/НетN4 > 0Даk := k + 1Id_real1 = Id_real2 и AC1 = AC2Да/*Id_real1, AC1 ∈ ARR_Data1[j];Id_real2, AC2 ∈ ARR_Data1[k]*/ARR_Data1[j] := ARR_Data1[k]НетДаk < N4НетДа12r < N3НетНет7∃ARR2∈ ARR_Data1[j]ДаN2 := length(ARR2); t := -1N2 > 0НетДаt := t + 1Выполняем алгоритм «Обновление»:ВХОД: ARR2[t]; ARR_TempВЫХОД: ARR2[t]ST ≠ 2 и ST ≠ 3Да/*ST ∈ ARR2[t]*/Нет62Продолжение рисунка 3.1310111292210ST = 31112Нет/*ST ∈ ARR2[t]*/ДаDL := 1/*DL ∈ ARR_Data1[j]*/t < N2 и DL ≠ 1Да/*DL ∈ ARR_Data1[j]*/НетStep = 1 и (DL = 1)Нет/*Step ∈ ARR1[i]; DL ∈ ARR_Data1[j]*/ДаУдаляем ARR_Data1[j]j < N1ДаНетВсе DL = 1/*DL ∈ ARR_Data1*/НетДаНетДаST = 1/*ST ∈ ARR1[i]*/ST := 2ST := 3/*ST ∈ ARR1[i]*//*ST ∈ ARR1[i]*/Step = 1 и (ST = 2 или ST = 3или ARR_Data1 = ∅)/*Step, ST, ARR_Data1 ∈ ARR1[i] */ДаУдаляем ARR1[i]i<NДаНетВыходные параметры:* массив ARR1конецОкончание рисунка 3.13Нет654393началоВходные параметры:* массив ARR1;* RTФормируем массив ARR1_ACN := length(ARR1_AC); i := -1НетN>0ДаНачало параллельной обработки элементов ARR1_ACi := i + 1Выполняем алгоритм «Обработка локальная» в другом ОЦВК:ВХОД: ARR1_AC[i]ВЫХОД: ARR1_AC[i]ARR_TMP := ∅Выполняем алгоритм «Отказ в доступе»:ВХОД: ARR1_AC[i]; ARR_TMP; RTВЫХОД: ARR1_AC[i]i<NДаНетЗавершение параллельной обработки элементовОбработанный ARR1_AC вновь преобразуем в ARR1Выходные параметры:* массив ARR1конецРисунок 3.14 – Алгоритм «Обработка удаленная» для поиска данных94началоВходные параметры:* массив ARR1, ARR_TMP;* RTN := length(ARR1); i := -1; t := -1i=i+1TF = 1Да/*TF ∈ ARR1[i]*/N1 := length(ARR_Data1); j := -1Да/*ARR_Data1 ∈ ARR1[i]*/N1 > 0НетARR_1[j] ⊄ ARR_TMPНетДобавляем ARR1[i] в ARR_TMPНетДаj := j + 1TF = 1Нет/*TF ∈ ARR_Data1[j]*/ДаДаARR_Data1[j] ⊂ ARR_TMPНетДобавляем ARR_Data1[j] в ARR_TMPДаj < N1НетДаi<NНетДаARR_TMP = ∅Нетt := t + 1Выполняем алгоритм «Обработка локальная» в другом ОЦВК:ВХОД: ARR_TMPВЫХОД: ARR_TMPN := length(ARR1); i := -1i := i + 1N2 := length(ARR_Data1); j := -1/*ARR_Data1 ∈ ARR1[i]*/N2 > 0НетДаj := j + 17165Рисунок 3.15 – Алгоритм «Отказ в доступе» для поиска данных43951j := j + 1N3 := length(ARR_TMP); r := -1r := r + 18Table1 = Table2 и Step1 = Step2 и Key_Field1 = Key_Field2/*Table1, Step1, Key_Field1 ∈ ARR1[i];Table2, Step2, Key_Field2 ∈ ARR_TMP[r]*/НетДаTF1 = TF2Да/*TF1 ∈ ARR1[i]; TF2 ∈ ARR_TMP[r]*/ARR1[i] := ARR_TMP[r]НетN4 := length(ARR_Data1); k := -1/*ARR_Data1 ∈ ARR_TMP [r]*/Нет6N4 > 0Даk := k + 1Id_real1 = Id_real2 и AC1 = AC2Да/*Id_real1, AC1 ∈ ARR_Data1[j];Id_real2, AC2 ∈ ARR_Data1[k]*/НетДаTF1 = TF2Да/*TF1 ∈ ARR_Data1[j];TF2 ∈ ARR_Data1[k]*/k < N4НетНет967ARR_Data_1[j] := ARR_Data1[k]8Даr < N3НетДаj < N15Нетi<NДаНетВыполняем алгоритм «Подготовка»:ВХОД: ARR_TMPВЫХОД: ARR_TMPARR_TMP ≠ ∅ и t < RTНетВыходные параметры:Да* массив ARR1конецОкончание рисунка 3.15Да4396началоВходные параметры:* массив ARR1N := length(ARR1); f := -1f := f + 1TF = 0Нет/*TF ∈ ARR1[f]*/ДаN1 := length(ARR_Data1); p := -1/*ARR_Data1 ∈ ARR1[f]*/p := p + 1TF = 0Нет/*TF ∈ ARR_Data1[p]*/ДаНет∃ARR2 ∈ ARR_Data1[p]ДаВыполняем алгоритм «Подготовка»:ВХОД: ARR2ВЫХОД: ARR2Length(ARR2) = 0Нет/*ARR2 ∈ ARR_Data1[p]*/ДаУдаляем ARR_Data1[p]p < N1ДаНетlength(ARR_Data1) = 0/*ARR_Data1 ∈ ARR1[f]*/ДаНетTF := 1/*TF ∈ ARR1[f]*/Удаляем ARR1[f]Даf<NНетВыходные параметры:Да* массив ARR1конецРисунок 3.16 – Алгоритм «Подготовка» для поиска данных97началоВходные параметры:* массив ARR1* TABN := length(ARR1); i := -1N>0НетДаi := i + 1N1 := length(ARR_Data1); j := -1/*ARR_Data1 ∈ ARR1[i]*/N1 > 0 и ST ≠ 2 и ST ≠ 3Нет/*ST ∈ ARR1[i]*/Даj := j + 1DL≠1 и ∃Rec и (Чужой AC иTAB=1 или Свой AC и TAB≠1)Нет/*Id, Id_real, AC, DL ∈ДаARR_Data1[j]*/ДаНет∃ARR_Field ∈ ARR_Main1(ARR1[i])ДаЗаполняем ARR_Field_Result по {Id/Id_real}/*ARR_Field_Result, Id, Id_real ∈ ARR_Data1[j]*/TF := 0/*TF ∈ ARR_Data1[j]*/∃ARR2 ∈ ARR_Data1[j]НетДаN2 = length(ARR2); t = -1t := t + 1Выполняем алгоритм «Заполнение»:ВХОД: ARR2[t]ВЫХОД: ARR2[t]t < N2ДаНет15Рисунок 3.17 – Алгоритм «Заполнение» для поиска данных4329815j < N1432ДаНетTF := 0/*TF ∈ ARR1[i]*/i<NДаНетВыходные параметры:* массив ARR1конецОкончание рисунка 3.173.3.
Даталогическая модель прикладных процессов длявычислительного комплекса информационных сервисовэлектронного обученияКогда части единого прикладного процесса могут выполняться в разныхОЦВК, то их распределенная обработка должна быть соответствующим образомрегламентирована [54, 55].Характерные особенности ВКИСЭО привели к разработке нового методараспределенной обработки данных для него. Однако не менее важной задачейявляется распределенная обработка прикладных процессов в таком комплексе.Такая обработка должна позволить разработчику и пользователю восприниматьраспределенный прикладной процесс так, как будто он выполняется в одномОЦВК, хотя выполнение его частей осуществляется в соответствии стребованиями конкретных ОЦВК [52].
Прежде всего, для решения этой задачинеобходимо выявить основные составляющие прикладных процессов. С этойцелью проведен анализ широко известных стандартов IDEF0 и IDEF3, которыеявляются эффективным средством анализа, конструирования и отображенияприкладных процессов, соответственно, верхнего и нижнего уровня [52].В IDEF0 система представляется как совокупность взаимодействующихработ (функциональных блоков), которые описываются независимо от объектов,которыми они оперируют.
IDEF3 описывает логическую последовательность и99алгоритмы выполнения работ. IDEF3 дополняет IDEF0: каждый функциональныйблок IDEF0 может быть представлен отдельным прикладным процессом IDEF3[43, 104].В IDEF0 для описания взаимодействия работ оперируют следующимиосновными понятиями (рисунок 3.18) [27, 104]:• Вход – входные данные, необходимые для использования илипреобразования работой.• Управление – набор условий/ограничений/требований, в соответствии скоторыми выполняется работа.• Выход – выходные данные, т.е. результат выполнения работы.• Механизм – ресурсы (например, люди или устройства), которыевыполняют работу.УправлениеВходРаботаприкладного процессаВыходМеханизмыРисунок 3.18 – Представление работы прикладного процесса в IDEF0В IDEF3 каждая работа описывается только входом и выходом.В IDEF3 может применяться схема слияния (рисунок 3.19) и разветвления(рисунок 3.20).
Для этого применяются логические операторы: «ИсключающийИЛИ», «И» и «ИЛИ», отражающие логику взаимодействия работ (таблица 3.1)[43, 104].Оператор “Исключающий ИЛИ”BAXCDD “ИЛИ”ОператорОператор “И”BA&CBADРисунок 3.19 – Операторы схемы расхождения в IDEF3OCD100Оператор “Исключающий ИЛИ”BОператор “ИЛИ”Оператор “И”BXCADCDB&ACOADРисунок 3.20 – Операторы схемы схождения в IDEF3Таблица 3.1 – Логические операторыНазваниеоператораОбозначениеоператора"ИсключающийИЛИ""И""ИЛИ"Смысл оператораСхема расхожденияСхема схожденияТолько одна следующаяТолько одна предыдущаяработа должна бытьработа должна быть завершеназапущенаВсе следующие работыВсе предыдущие работыдолжны быть запущены должны быть завершеныХотя бы одна следующаяХотя бы одна предыдущаяработа должна бытьработа должна быть завершеназапущенаТаким образом, на основе результатов проведенного анализа стандартовIDEF0 и IDEF3, а также полученной ДМРД (п.
3.1) в диссертации разработанадаталогическая модель прикладных процессов для ВКИСЭО (далее – ДМПП)(рисунок 3.21) [46, 52, 54, 55].Прикладной процесс ВКИСЭО (далее – ПП) – прикладной процесс(например, изучения дисциплины или согласование каких-либо решений), вкотором [46, 54, 55]:• выполнение представляется в виде потока работ (или шагов/задач),которые могут быть выполнены в разных ОЦВК;• исполнители конкретных работ могут быть из разных ОЦВК;• порядок выполнения работ определяется правилами и переходами междуними.Подпроцесс ПП (далее – ПодПП) – это ПП, который был запущен другимПП/ПодПП [46, 54].По существу, ПП – это последовательность работ для выполнения какойлибо деятельности.
ПП может быть не только образовательным процессом,например, любое согласование, в котором может участвовать несколько ОЦВК. В101каждый шаг ПП может быть заложено выполнение любой сложности задача,например, предоставить право доступа к ресурсу, выставить отметку, провестиконсультацию или изучить материал. При этом некоторые шаги могут бытьвложенными ПП, т.е. ПодПП. Иными словами, ДМПП позволит быстро и гибконастраивать ПП (в том числе сквозные ПП) любой сложности и назначения вВКИСЭО.ДМПП позволит разработчикам и пользователям воспринимать любойсквозной ПП, охватывающий несколько ОЦВК, как непрерывный единый ПП,поскольку ДМПП разработана на основе ДМРД, а, следовательно, обладаетсвойствами последней [45, 52, 61, 62].
При этом каждая часть такого ППвыполняется в соответствии с требованиями конкретного ОЦВК.Перед запуском ПП/ПодПП создается группа [46]. Только участникигруппы могут иметь доступ к выполнению соответствующих работ ПП/ПодПП. Вгруппу набираются участники, которым присваиваются роли [46]. Причем,участник группы может иметь несколько ролей [46]. Состав участников группы иих ролей может изменяться во время выполнения ПП/ПодПП [46].У работы есть правила, которые определяют её поведение при запуске изавершении, например, каждым ли участником (или хотя бы одним) ППконкретной роли должна быть выполнена работа [46, 54].
Для конкретной работыможет быть задано несколько правил.Предполагается, что под каждый тип правила будет создана определеннаяподпрограмма, которая в зависимости от установленного в правиле работызначения типа правила выполнит определенные действия.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
