49743 (588672), страница 2

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

Текст из файла (страница 2)

Результаты работы внедрены в процессе проектирвания систем обработки данных в подразделениях Усть-Каменогорского свинцово-цинкового комбината и в Комитете связи и информатизации, а так же использованы при разработке лабораторных работ и лекционных занятий в КазНТУ имени К.И.Сатпаева.

Акты внедрения приведены в приложении.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены на международных конференциях и конференциях Республики Казахстан: научная конференция магистрантов и аспирантов «Наука и творчество молодых: опыт, проблемы, перспективы» (Усть-Каменогорск, 2001г), международная конференция «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (Алматы, 2003, часть II, IV), международная научно-практическая конференция «Состояние, проблемы и задачи информатизации в Казахстане» (Алматы, 2004), республиканская научно-практическая конференция «Молодежь и информационные технологии» (Актау, 2009), международная научно-методическая конференция «Актуальные проблемы естественно-научных дисциплин» (Алматы, 2010), а также научных семинарах кафедр «Техническая кибернетика» и «Вычислительная техника».

Публикации. Научные результаты исследований опубликованы в 12 печатных работах, в том числе в изданиях, рекомендованных для публикации положений диссертации – 4 работы. В научных журналах опубликовано 4 работы, в материалах научных конференций – 8 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников 147 наименований, 13 рисунков, 2 таблиц и двух приложений.

2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МОДУЛЬНЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В данном разделе проведен анализ формализованных моделей и методов проектирования модульных систем обработки данных (МСОД). Рассмотрены задачи предпроектного анализа предметной области, формирования исходных данных для проектирования систем обработки данных. Как правило, поставленные задачи сведены к задачам дискретного программирования, которые сложны и не часто позволяют решать задачи большой размерности. В разделе приведен краткий обзор методов решение задач дискретного программирования (ДП) [146].

На основе проведенного анализа моделей и методов проектирования СОД сформулированы задачи исследования.

1.1 Обзор моделей анализа и синтеза модульных систем обработки данных

Системы обработки данных (СОД) различного класса и назначения представляет собой совокупность прикладного программного обеспечения, базы данных, общесистемного программного обеспечения, реализуемые на основе вычислительной системы, с целью решения некоторого прикладного приложения по обработке данных или управлению. Основными задачами проектирования системы обработки данных является синтез прикладного программного обеспечения и базы данных, при этом последние, до настоящего времени, разрабатываются часто используя опыт и знания конкретных разработчиков.

В настоящее время разработаны формализованные методы проектирования прикладных программ и базы данных, системы автоматизации их проектирования, системы автоматизации процессов разработки программ.

Исследования показали, что при разработке формализованные моделей и методов проектирования систем обработки данных, задачи, как правило, формулируются в виде задач дискретного программирования трудоемкость и сложность решения которых общеизвестна.

В связи с этим возникает необходимость разработки принципиально новых подходов, постановок и методов решения, обеспечивающие эффективное решение задач проектирования информационного и прикладного программного обеспечения.

Вместе с тем при разработке сложных информационных систем эти инструментарии не всегда обеспечивают качество и сокращение длительности разработки проектов.

Поэтому возникает необходимость разработки формализованных моделей и методов проектирования прикладного программного обеспечения и базы данных систем обработки данных. Одним из направлений такого подхода является разработка моделей и методов анализа и синтеза модульных и типовых модульных систем обработки данных.

В рамках этого направления рассмотрим известные подходы анализа и проектирование систем обработки данных.

Для разработки формализованных методов необходимо провести анализ предметной области, для которой разрабатываются системы обработки данных.

В результате анализа систем обработки данных выделяются множество функциональных задач и процедур обработки данных, множество информационных элементов, необходимых и достаточных для решения множества задач системы, а так же взаимосвязи между информационными элементами и процедурами обработки данных в процессе решения задач по обработке данных. В ряде случаев в процессе анализа оцениваются и выделяются такие количественные характеристики, как размеры информационных элементов и процедур, частоты функционирования программных модулей и функциональных задач, средние времена обращения к массивам базы данных и другие [14, 16, 18, 21, 24].

Уточним некоторые понятия.

Под функциональной задачей понимается последовательность процедур обработки данных и используемых ими входной информации (информации элементов) для решения приложения, необходимого для управления или принятие решения.

Под процедурой обработки данных понимается любая математическая или логическая операция, либо сложная комбинация указанных операций, приводящая к формированию результата на основе заданных исходных данных.

Информационным элементом (атрибут) называется наименование минимальной неделимой информации, значения которой используется в качестве исходных данных процедурами обработки либо являются результатом их обработки.

Рассмотрим методы анализа систем обработки данных реального времени (СОД РВ), которые могут быть использованы при анализе систем других классов.

Процедуры обслуживания заявок в системах обработки данных реального времени (СОД РВ) неоднозначно определяются требуемым множеством выходных информационных элементов и детерминированной технологией их получения, а зависят от времени поступлении заявки на обработку, состава и взаимосвязей необходимых для ее обслуживания задач и от текущего состояния информационной базы, определяющего альтернативные возможности обработки данных. Для исследование этих возможностей необходим совместный анализ множество требований, предъявляемых поступающими на обработку заявками, используемых для их обслуживания задач обработки данных, алгоритмов их решения и используемых массивов. Для анализа структур информационных потоков и технологии обработки данных в СОД РВ используется совокупность взаимосвязанных матричных и графовых моделей, обеспечивающих формальный анализ технологий обработки данных как отдельной задачи СОД РВ, так и множества задач в целом [25-30, 33,38]

Обобщенной формой представления взаимосвязей информационных элементов, процедур и информационных элементов при решении задач являются технологические матрицы сложности и достижимости, которые затем преобразуются в интегрированный граф обработки данных. Построение единого интегрированного графа осуществляется путем выполнения операции «наложения» технологических графов и заключается в совмещении идентичных уровней каждого графа и идентичных вершин на каждом уровне. В результате формируется интегрированный граф, которому соответствует матрица, полученная путем логического сложения технологических матриц.

Рассмотрим указанные процедуры анализа более подробно, так как они являются общими для модульных систем обработки данных любого класса.

Построение и структуризация технологических графов решение отдельных задач обработки данных реального времени осуществляется следующим образом.

Пусть задано множество задач СОД РВ . Технологии решения каждой задачи соответствует направленный граф , где множество вершин графа, отражающих информационные элементы задачи ; - множество отношений между информационными элементами . Каждому графу соответствует квадратная бинарная матрица смежности размера . Элемент матрицы равен 1, если элементы и графа связаны отношениями , и равен 0 в противном случае.

Структурированный граф взаимосвязей информационных элементов задачи, преобразованный к виду, не содержащему циклов обработки, называется скелетным графом задачи . Он состоит из ряда уровней или непересекающихся подмножеств вершин, каждая из которых является выходным результатом обработки предыдущего уровня или подмножества информационных элементов. С использованием графа определяется множество процедур обработки данных, необходимых для решения задач . Для каждой упорядоченной пары элементов определим подмножества

.

Затем определим на множестве декартово произведение . Пара элементов связано с процедурой , если она принадлежит отношению . Совокупность процедур задачи образует множество . Полное множество процедур анализируемого множества задач определяется путем объединения .

Для определения в задаче входных, промежуточных и выходных данных, последовательности их получения и контуров обратной связи, а также анализа взаимосвязей в системе введено понятие матрицы достижимости.

Под матрицей достижимости понимается квадратная бинарная матрица, проиндексированная одинаковым образом по обеим осям множеством информационных элементов . Элемент достижим из элемента , если на графе можно указать направленный путь от вершины к вершине (либо ),

Матрица определяется на основе матрицы . При этом они связаны булевым уравнением

Анализ структур обработки данных для каждой задачи СОД и определение необходимой последовательности получение информационных элементов упрощается, если элементы построенной матрицы достижимости упорядочить по уровням (этапом) их обработки. Получение матрицы методом свертки циклов позволяет уменьшить ее размерность, облегчить анализ и синтез структуры решение как отдельных задач системы, так и функционирования всей СОД РВ.

Процесс построения матриц достижимости значительно упрощается, если проектировщик представляет информацию не о парных отношениях «информационный элемент – информационный элемент», а информацию о существовании направленного пути (путей) между парами информационных элементов.

Взаимосвязь между процедурами обработки данных при обслуживании каждой заявки СОД РВ, наборами входных и промежуточных данных удобно представлять с помощью таблицы инциденции обработки множеств запросов , которая представляет собой матрицу вида

В матрице каждая строка отображает процедуру обработки, а каждый столбец – использование всеми процедурами при решении задачи рассматриваемого информационного элемента. В строке содержится информация о множестве входных и выходных данных, связанных с анализируемой процедурой. Анализ столбцов позволяет выявить входные и выходные информационные элементы рассматриваемой задачи . Элементы являются входными при решении задачи, если столбец матрицы содержит единственную, отличную от нуля запись . Если -й столбец содержит запись , то соответствующий ему элемент является выходным. Технологической матрицей смежности при решении задачи назовем квадратную бинарную матрицу, проиндексированную по обеим осям множествами . Матрица имеет четыре подматрицы: с размерами .

Характеристики

Список файлов ВКР