ПЗ_Забарин (1220033), страница 6

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

где длина пружины между вершинами и в нерастянутом состоянии, жесткость пружины между и ; коэффициент показывает силу отталкивания между и .

Когнитивные карты (КК) различного типа являются основным инструментом для исследования слабоструктурированных ситуаций [30].

Когнитивные карты применяются как для концептуального моделирования, целью которого является структуризация данных и понимание процессов [31-34], так и для моделирования динамики слабоструктурированных ситуаций для решения стратегических управленческих проблем [34-41].

На начальной стадии формирования когнитивной карты аналитик вводит в КК все факторы, которые имеют отношение к рассматриваемой ситуации, и намечает связи между ними эта стадия характеризуется большой степенью неопределенности. Не имея точной информации о конфигурации рассматриваемой ситуации, аналитик стремится ввести в модель как можно больше факторов, не различая на первых порах, насколько они существенны. На этом этапе главное – ничего не упустить. Такая когнитивная карта может содержать большое число факторов. Число ребер в такой КК также может быть очень велико и их взаиморасположение быть очень запутанным. Даже связность графа КК может быть не очевидной. Громоздкость КК на этом этапе делает невозможным использование аналитических методов и имитационного моделирования. Помощь в этой ситуации может оказать анализ структуры графа КК. Структурный анализ обращает внимание аналитика на наиболее важные со структурной точки зрения свойства когнитивной карты. Чем больше сведений такого рода имеет аналитик, тем лучше. К ним относятся:

– связность графа;

– наличие в графе узких мест, «точек сочленения», «мостов»;

– структурная несбалансированность элементов КК;

– распределение и взаимодействие циклов в графе КК.

Кроме того, структурный анализ позволяет выработать собственные оценки значимости элементов когнитивной карты. Аналитик может сверить эти оценки со своими представлениями и использовать их для перестройки структуры КК в нужном направлении

Структурный анализ позволяет выявить те свойства КК, которые неочевидны при визуальном восприятии КК, которые не зависят от случайного расположения элементов графа КК. Достоинством структурного анализа является то, что он абстрагируется от содержательной сущности задачи. Поэтому он является по существу анонимным, что важно при рассмотрении задач конфиденциального характера. Структурный анализ можно применять при различных уровнях детализации КК: с учетом или без учета знаков и весов влияния. Его можно применять к когнитивным картам самого различного типа [30], статическим или динамическим, четким или нечетким.

Значительный в клад в развитии аналитической модели когнитивных карт сделаны Н.А Абрамовой в исследовании [5] .

Анализ графа КК позволяет упорядочить элементы когни­тивной карты по степени структурной значимости. Под оценкой структурной значимости элемента понимается степень измене­ния структурных свойств графа КК. которое влечет за собой модификация элемента или его исключение из КК. В качестве такого свойства используется совокупность связей, имеющиеся в графе КК. Под связью между вершинами графа по­нимается совокупность простых ориентированных путей из . Знаком пути из в считается произведение знаков входящих в него ребер. Весом пути из в считается произведение весов входящих в него ребер. Связи сопоставляется количествен­ная оценка . Возможны следующие варианты оценки :

– наличие или отсутствие связи: ;

– «проводимость связи»: – величина, обратная весу минимального пути из а в b;

– «общая проводимость» связи: учитывает всю совокуп­ность путей из .

Пример КК представлен на рисунке 2.4.

Рисунок 2.4 – Когнитивная карта

Связь, исчезающая при удалении элемента, считается кон­тролируемой этим элементом. Связь, оценка которой изменяется при модификации элемента, считается зависящей от этого эле­мента. Графу в целом сопоставляется оценка . равная сумме оценок имеющихся в нем связей. Значимость элемента графа оценивается как разность оценок до и после модификации этого элемента. Модификация вершины означает ее удаление из графа. Модификация ребра заключается в его исключении или изменении направления. Модификация знака ребра – в его заме­не на противоположный знак. Модификация веса ребра заклю­чается в его обнулении или изменении в некоторых пределах.

Понятие важности (веса) фактора не отражается в когни­тивной карте явно. Представление эксперта о важности фактора выражается в определении его связей с другими факторами и силы влияния по эти связям. Это представление можно сравнить с оценкой значимости фактора, которую дает структурный анализ. Структурно-значимой является вершина графа КЕС. вокруг которой концентрируются связи.

2.4 Используемые технологии

Для облегчения процесса отладки и настройки системы использована технология Docker. Docker является открытой платформой для разработки, упаковки и запуска портативный распределённых приложений. Использование Docker позволяет разработчикам разрабатывать и запускать приложения на любых платформах таких как ПК, облачных сервисах, центрах обработки данных или виртуальной машине. Получение всех необходимых зависимостей для прикладного программного обеспечения, включая код, библиотеки среды выполнения, и системы инструментов при разработке и запуске приложения. Докер упрощает разработку приложений и выполнение путем упаковки всего необходимого программного обеспечение для приложения, включая зависимости в один блок под названием контейнер Docker, который может быть запущен на любой платформе и в любой среде. Программное обеспечение Docker работает в изолированной среде, включает в себя собственные файловую систему и переменные окружения.

Docker контейнеры изолированы друг от друга и от базовой ОС. Таким образом, два контейнера, работающие на той же операционной системе, не знают, что они совместно пользуются одними и теми же ресурсами, поскольку у каждого из них есть свой собственный абстрактный сетевой уровень, процессы и так далее

Контейнеры размещаются в уже работающей операционной системе, которую они рассматривают как свою хост-среду. Они выполняются в отдельных пространствах, изолированных друг от друга и от некоторых частей ОС. В этом есть два существенных преимущества. Во-первых, ресурсы используются гораздо эффективнее. Если контейнер ничего не делает, то он не использует ресурсы, и контейнеры могут обращаться к своей хостовой ОС для разрешения некоторых или всех своих зависимостей. Во-вторых, затраты на поддержку контейнеров небольшие и поэтому их можно быстро создавать и уничтожать. Нет необходимости загружать или останавливать всю ОС. Вместо этого, контейнер просто должен завершить все процессы, выполняемые в его изолированном пространстве. Поэтому запуск и остановка контейнер больше похожа на запуск и остановку приложений и выполняется столь же быстро.

На рисунке 2.5 показан принцип организации контейнеров.

Рисунок 2.5 – Контейнер Docker

Процессы, исполняемые в контейнере Docker, изолированы от процессов, запущенных на хостовой ОС или в других контейнерах Docker. Тем не менее, все процессы выполняются в том же самом ядре. Docker для того, чтобы обеспечить разделение пространств имен контейнеров, использует LXC.

Docker позволяет разбить проект на небольшие независимые, удобные в сопровождении компоненты, работать с которыми гораздо комфортнее, чем с реальными сущностями.

Каждый образ Docker содержит в себе сервис (или набор сервисов) и окружение для его запуска и необходимые настройки. Поэтому контейнеры можно переносить в процессе разработки, отладки, внедрения и быстро пременять изменения, просто переключая настройки на новые контейнеры.

Кроме указанных выше компонентов в Docker в качестве файловой системы контейнеров используется система AuFS. AuFS является многоуровневой файловой системой, в которой может прозрачно пользоваться одной или несколькими уже имеющимися файловыми системами. Когда процессу требуется изменить файл, AuFS создает копию этого файла. AuFS позволяет объединять несколько уровней в единую файловую систему. Этот процесс называется копированием при записи.

К задачам nginx относится:

– обслуживание статических запросов, индексных файлов, автоматическое создание списка файлов, кэш дескрипторов открытых файлов;

– акселерированное проксирование без кэширования, простое распределение нагрузки и отказоустойчивость;

– поддержка кеширования при акселерированномном проксировании и FastCGI;

– акселерированная поддержка FastCGI и memcached серверов, простое распределение нагрузки и отказоустойчивость;

– модульность, фильтры, в том числе сжатие (gzip), byte-ranges, chunked ответы, HTTP-аутентификация, SSI-фильтр;

– несколько подзапросов на одной странице, обрабатываемые в SSI-фильтре через прокси или FastCGI, выполняются параллельно.

CouchDB можно рассматривать как сервер веб-приложений; для реализации этой идеи в CouchDB встроен производительный веб-сервер, а программный код, как и данные, сохраняется в той же базе данных. Для автоматизации работы с приложениями используется утилита CouchApp.

CouchDB Реализована в рамках подхода NoSQL. Для хранения данных используется JSON, для реализации MapReduce-запросов – JavaScript. Одной из особенностей СУБД является поддержка репликации с несколькими ведущими узлами.

Следуя подходу NoSQL, CouchDB не хранит данные и связи в таблицах. Вместо этого каждая база данных – набор независимых документов. Каждый документ содержит свои собственные данные и независимую схему. Приложение может получить доступ к нескольким базам данных, например, хранящейся на мобильном телефоне пользователя и на сервере. Метаданные документа содержат информацию о версии, позволяя объединять данные и разрешать любые противоречия, которые могли появиться в момент, когда базы данных были разъединены.

Для управления конкурентным доступом используется механизм MVCC, благодаря чему возможно избежать необходимости блокировки файла базы данных во время записи. Разрешение конфликтов относится к сфере ответственности логики приложения, разрешение конфликта обычно включает в себя объединение данных в один документ, а затем старый документ удаляется.

CouchDB имеет следующие особенности:

– данные сохраняются не в строках и колонках, а в виде JSON-подобных документов, моделью которых является не таблицы, а деревья;

– связи между таблицами или записями принципиально не поддерживаются, соответственно операция объединения (JOIN) между таблицами не определена;

– для построения индексов и выполнения запросов используются функции представления (view), которые подробнее рассмотрены в разделе 3.2;

– одновременно может быть запущено несколько потоков для чтения базы данных и только один – для записи;

Характеристики

Список файлов ВКР