Теория информационных процессов и систем

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «Тверской государственный технический университет» Котлинский С.В. Теория информационных процессов и систем Конспект лекций Тверь 2014 Содержание Раздел 1. Общая теория систем 1.1. Введение. Основные понятия и определения. Основные задачи теории информационных систем……………………………………………………………….. 6 1.2. Краткая историческая справка…………………………………………………….8 1.3. Основные понятия теории систем…………………………………………………11 1.4. Сложная и большая система………………………………………………………..18 1.5. Классификация систем по их основным свойствам…………………………….19 1.6. Искусственная система как средство достижения цели………………………..20 1.7. Развитие системных представлений в науке и практике………………………22 1.8. Функционирование и развитие системы…………………………………………31 1.9. Классификация систем……………………………………………………………...33 1.10. Система, информация, знания……………………………………………………37 1.11. Методы получения и использования информации……………………………41 1.12. Меры информации в системе…………………………………………………….46 1.13. Классификация и кодирование информации…………………………………..52 1.14. Обработка информации……………………………………………………………55 1.15. Хранение информации………………………………………………………….….56 Раздел 2. Общие положения системного анализа 2.1. Методология системного подхода………………………………………………….14 2.2. Этапы системного анализа………………………………………………………….16 2.3. Описания, базовые структуры и этапы анализа систем………………………..24 2.4 Процессы в информационной системе……………………………………………61 2.5. Базовые информационные процессы: процесс извлечения информации……63 2.6. Базовые информационные процессы: процесс транспортирования информации……………………………………………………………………………..65 2.7. Базовые информационные процессы: представление и использование информации. Организация интерфейсов, концепция гипертекста………………67 2.8. Роль структуры управления в информационной системе……………………72 2.9. Структура информационной системы…………………………………………..72 2.10 Классификация информационных систем по признаку структурированности задач……………………………………………………………………………………….78 2.11 Классификация информационных систем по функциональному признаку и уровням управления…………………………………………………………………….81 2.12. Типы информационных систем………………………………………………….83 Раздел 3. Динамическое описание информационных систем 3.1Основные подходы к математическому описанию систем……………………..145 3.2Непрерывно-детерминированные модели(D-схемы)………………………...149 3.3Дискретно-детерминированные модели(F-схемы)……………………………152 3.4 Дискретно-стохастические модели(P-схемы)…………………………………..158 3.5 Непрерывно-стохастические модели(Q-схемы)……………………………….159 3.6 Обобщенные модели(A-схемы)………………………………………………….163 Раздел 4. Элементы теории передачи, приема и обработки информации 4.1. Система передачи и обработки информации…………………………………..129 4.2. Сообщение и сигнал. Канал связи……………………………………………….130 4.3. Кодирование и модуляция………………………………………………………..132 4.4. Демодуляция и декодирование…………………………………………………..134 4.5. Дискретизация и кодирование непрерывных сообщений……………………135 4.6. Помехи и искажения………………………………………………………………135 4.7. Достоверность и скорость передачи информации……………………………..136 4.8. Мера количества информации при передаче сообщений……………………..137 4.9. Энтропия источника независимых сообщений………………………………...138 4.10. Скорость передачи информации. Пропускная способность………………...139 4.11. Оптимальное статистическое кодирование сообщения……………………..139 4.12. Эффективность систем передачи информации……………………………….141 Раздел 5. Автоматизированные информационные системы и их элементы 5.1. Управление, основные понятия и определения…………………………………96 5.2. Типы процессов управления…………………………………………………….....98 5.3. Функции организационного управления…………………………………………99 5.4. Принятие решения в функциях управления……………………………………101 5.5. Понятие автоматизированного и автоматического управления…………….102 5.6. Классификация АСУ в промышленности………………………………………103 5.7. Разновидности АСУ предприятия. Характерные особенности современных АСУ………………………………………………………………………104 5.8. Основы кибернетического подхода в описании систем………………………107 5.9. Принципиальные особенности проектирования и внедрения АСУ. Технология проектирования АСУ………………………………………………………….……….109 Раздел 6. Технология моделирования информационных систем 6.1. Методы и модели описания систем…………………………………….………..111 6.2. Качественные методы описания систем………………………………………..112 6.3. Количественные методы описания систем……………………………………..117 6.4. Агрегативное описание систем…………………………………………………...122 6.5. Временные системы в терминах «Вход — Выход»…………………………….125 6.6.Системный подход в моделировании систем…………………………………142 Задачи дисциплины – изучение основных фундаментальных вопросов теории передачи и обработки информации; построения информационных систем Информационный процесс – любой процесс, в котором присутствует хотя бы один из элементов: передача информации, ее прием, хранение, обработка, выдача пользователю. Информационная система – любая система, реализующая или поддерживающая информационный процесс. Разделы: 1. Общая теория систем. 2. Общие положения системного анализа. 3. Динамическое описание информационных систем. 4. Элементы теории передачи, приема и обработки информации. 5. Автоматизированные информационные системы и их элементы. 6. Технология моделирования информационных систем. 1.1. Введение. Основные понятия и определения. Основные задачи теории информационных систем. Развитие различных сфер человеческой деятельности на современном этапе невозможно без широкого применения вычислительной техники и создания информационных систем различного направления. Обработка информации в подобных системах стала самостоятельным научно-техническим направлением. Начало НТП связано с революцией в технике. Усложнение проектируемых систем "заставили" государства организовать в рамках крупных национальных научно-технических проектов согласованное взаимодействие науки и промышленности. Начался резкий рост ассигнований на науку, числа исследовательских учреждений. Научная деятельность стала массовой профессией. Во второй половине 50-х годов в большинстве стран началось создание общегосударственных органов планирования и управления научной деятельностью. Усилились непосредственные связи между научными и техническими разработками, ускорилось использование научных достижений в производстве. В 50-е годы создаются и получают широкое применение в научных исследованиях, производстве, а затем и управлении электронные вычислительные машины (ЭВМ), ставшие символом НТП. Их появление знаменует начало постепенного перехода к комплексной автоматизации производства и управления, изменяющий положение и роль человека в процессе производства. Можно выделить несколько главных научно-технических направлений НТП: • комплексная автоматизация производства, контроля и управления производством; • открытие и использование новых видов энергии; создание и применение новых конструкционных материалов. Рассмотрим более подробно одно из главных научно-технических направлений НТП - комплексную автоматизацию производства, контроль и управление производством. Автоматизация производства - это процесс в развитии машинного производства, при котором функции управления и контроля, ранее выполнявшиеся человеком, передаются приборам и автоматическим устройствам. Цель автоматизации производства заключается в повышении эффективности труда, улучшении качества выпускаемой продукции, в создании условий для оптимального использования всех ресурсов производства. Одной из характерных тенденций развития общества является появление чрезвычайно сложных (больших) систем. Основными причинами этого являются: непрерывно увеличивающаяся сложность технических средств, применяемых в народном хозяйстве; необходимость в повышении качества управления как техническими, так и организационными системами (предприятие, отрасль, государство и др.); расширяющаяся специализация и кооперирование предприятий - основные тенденции развития народного хозяйства. В отличие от традиционной практики проектирования простых систем при разработке крупных автоматизированных, технологических, энергетических, аэрокосмических, информационных и других сложных комплексов возникают проблемы, меньше связанные с рассмотрением свойств и законов функционирования элементов, а больше - с выбором наилучшей структуры, оптимальной организации взаимодействия элементов, определением оптимальных режимов их функционирования, учетом влияния внешней среды и т.п. По мере увеличения сложности системы этим комплексным общесистемным вопросам отводится более значительное место. Темпы НТП вызывают усложнение процессов проектирования, планирования и управления во всех сферах и отраслях народного хозяйства. Развитие отраслей и усиление их взаимного влияния друг на друга приводят к увеличению количества возможных вариантов, рассматриваемых в случаях принятия решений при проектировании, производстве и эксплуатации, планировании и управлении предприятием, объединением, отраслью и т. п. Анализируя эти варианты, необходимо привлекать специалистов различных областей знаний, организовывать взаимодействие и взаимопонимание между ними. Все это привело к появлению нового - системного - подхода к анализу больших систем. Они часто не поддаются полному описанию и имеют многогранные связи между отдельными функциональными подсистемами, каждая из которых может представлять собой также большую систему. В основе системного подхода лежит специальная теория - общая (абстрактная) теория систем. Потребность в использовании понятия «система» возникала для объектов различной физической природы с древних времен: еще Аристотель обратил внимание на то, что целое (т. е. система - авт.) несводимо к сумме частей, его образующих. В частности, термин "система" и связанные с ним понятия комплексного, системного подхода исследуются и подвергаются осмыслению философами, биологами, психологами, кибернетиками, физиками, математиками, экономистами, инженерами различных специальностей. Потребность в использовании этого термина возникает в тех случаях, когда невозможно что-то продемонстрировать, изобразить, представить математическим выражением и нужно подчеркнуть, что это будет большим, сложным, не полностью сразу понятным (с неопределенностью) и целым, единым. Например - "солнечная система", "система управления станком", система организационного управления предприятием (городом, регионом и т. п.)", "экономическая система", "система кровообращения" и т.д. В математике термин система используется для отображения совокупности математических выражений или правил - "система уравнений", "система счисления", "система мер" и т. п. Казалось бы, в этих случаях можно было бы воспользоваться терминами "множество" или "совокупность". Однако понятие системы подчеркивает упорядоченность, целостность, наличие определенных закономерностей. Интерес к системным представлениям проявлялся не только как к удобному обобщающему понятию, но и как к средству постановки задач с большой неопределенностью. По мере усложнения производственных процессов, развития науки, появились задачи, которые не решались с помощью традиционных математических методов и в которых все большее место стал занимать собственно процесс постановки задачи, возросла роль эвристических методов, усложнился эксперимент, доказывающий адекватность формальной математической модели. Для решения таких задач стали разрабатываться новые разделы математики; оформилась в качестве самостоятельной прикладная математика, приближающая математические методы к практическим задачам; возникло понятие, а затем и направление принятие решений, которое постановку задачи признает равноценным этапом ее решения. Однако средств постановки задачи новые направления не содержали, поскольку на протяжении многовековой истории развития по образному выражению С.Лема "математики изгоняли беса, значение, из своих пределов"', т. е. не считали функцией математики разработку средств постановки задачи. Исследование процессов постановки задач, процесса разработки сложных проектов позволили обратить внимание на особую роль человека: человек является носителем целостного восприятия, сохранения целостности при расчленении проблемы, при распределении работ, носителем системы ценностей, критериев принятия решения. Для того, чтобы организовать процесс проектирования начали создаваться системы организации проектирования, системы управления разработками и т. п. Понятие "система" широко использовалось в различных областях знаний, и на определенной стадии развития научного знания теория систем оформилась в самостоятельную науку. 1.2. Краткая историческая справка. Развитие научного знания и его приложений к практической деятельности в XVIII - XIX в.в. привело к все возрастающей дифференциации научных и прикладных направлений. Возникло много специальных дисциплин, которые часто используют сходные формальные методы, но настолько преломляют их с учетом потребностей конкретных приложений, что специалисты, работающие в разных прикладных областях (так называемые "узкие специалисты"), перестают понимать друг друга. В то же время в конце XIX века стало резко увеличиваться число комплексных проектов и проблем, в первую очередь для управления экономикой, требующих участия специалистов различных областей знаний. Роль интеграции наук, организации взаимосвязей и взаимодействия между различными научными направлениями во все времена выполняла философия - наука наук, которая одновременно являлась и источником возникновения ряда научных направлений. В частности, И.Ньютон сделал открытия своих основных законов в рамках натурфилософии, как тогда называлась физика, являвшаяся частью философского знания. Так, и в 30-е годы 20-го столетия философия явилась источником возникновения обобщающего направления, названного теорией систем. Основоположником этого направления считается биолог Л. фон Берталанфи. Отметим, что важный вклад в становление системных представлений внес в начале XIX века (еще до Л. фон Берталанфи) А.А.Богданов. Однако в силу исторических причин предложенная им всеобщая организационная наука тектология не нашла распространения и практического применения. Важную роль в развитие этого направления В.Н.Садовского, Э.Г.Юдина, И.В.Блауберга, С.П.Никанорова. В нашей стране вначале теорию систем активно развивали философы, ими были разработаны концептуальные основы, терминологический аппарат, исследованы закономерности функционирования и развития сложных систем, поставлены другие проблемы, связанные с философскими и общенаучными основами системных исследований. Однако философская терминология не всегда легко применяется в практической деятельности. Поэтому потребности практики почти одновременно со становлением теории систем привели к возникновению направления, названного исследованием операций. Это направление возникло в связи с задачами военного характера. Несмотря на довольно широкое распространение в других прикладных областях, благодаря развитому математическому аппарату, базирующемуся на методах оптимизации, математического программирования и математической статистики, исходная терминология направления часто трудно интерпретируется в практических условиях проектирования сложных технических комплексов, в экономических задачах, при решении проблем организации производства и управления предприятиями, объединениями, научно-исследовательскими организациями, объектами непромышленной сферы и т. п. В 60-е годы при постановке и исследовании сложных проблем проектирования и управления довольно широкое распространение получил термин системотехника. Применительно к задачам управления в определенный период более широкое распространение получил термин кибернетика, введенный М.А.Ампером (от "kiber" - кормчий, рулевой, управляющий чем-то), принятый для названия новой "науки об управлении в живых организмах и машинах" Н.Винером. В нашей стране вначале кибернетика не признавалась наукой, а затем этот термин использовался в период становления работ по автоматизации управления как обобщающий для названия всех системных направлений. Однако в связи с неоднозначной трактовкой термина этот термин в настоящее время используется в более узком смысле как одно из направлений теории систем, занимающееся процессами управления техническими объектами. А для обобщения дисциплин, связанных с исследованием и проектированием сложных систем, используется термин системные исследования, иногда используется термин системный подход. Наиболее конструктивным из направлении системных исследований в настоящее время считается системный анализ, который появился в связи с задачами военного управления в 1948 г. Этот термин используется в публикациях неоднозначно. В одних работах системный анализ определяется как "приложение системных концепций к функциям управления, связанным с планированием". В других - термин «системный анализ» употребляется как синоним термина "анализ систем". Развитие общества характеризуется понятием "информационных барьеров". Первый информационный барьер был достигнут в тот период, когда экономические связи полностью замыкались в рамках ограниченных коллективов (род, семья. племя) и сложность управления этим коллективом стала превосходить способности одного человека. Это произошло многие тысячелетия тому назад, и вызвало соответствующие изменения в технологии управления, которые состояла в изобретении двух механизмов управления экономикой: первый механизм - создание иерархических систем управления (при котором руководитель заводит себе помощников, а те. в свою очередь, распределяют функции между своими подчиненными); второй механизм - введение правил взаимоотношения между людьми и социальными коллективами: предприятиями, регионами, государствами и т. д. (эти функции первоначально выполняла религия, а в последующем - законодательная система). Одним из наиболее действенных способов реализации этого механизма являются экономические регуляторы, основанные на введении рыночных товарно-денежных отношений. Второй информационный барьер связан с ограниченной способностью к переработке информации у всего населения страны - сложность задач управления экономикой растет быстрее числа занятых в ней людей. Теоретические исследования о тенденциях роста численности управленческого персонала подтверждались и статистикой. Например, в США в начале нынешнего столетия на одного конторского работника приходилось 40 рабочих: в 1940 г.-10; в 1958 г.-6; а в 1965 - всего лишь 1 рабочий. Отечественная статистика аналогично констатировала рост численности управленческого персонала до 40 и более процентов от общей численности работников предприятия. Иными словами, возникла ситуация, когда как бы каждым рабочим командует управленческий работник. На самом деле ситуация гораздо сложнее: система организационного управления занимается не только непосредственно организацией производства, но и его технической подготовкой, материальным, финансовым, кадровым и т. п. обеспечением, развитием предприятия и т. д. По мере укрупнения предприятий, более частого обновления номенклатуры выпускаемой ими продукции и технологий растет потребность в обслуживающих видах деятельности, а соответственно и численность управленческого персонала, что и приводит к такому парадоксальному результату. Аналогичная ситуация наблюдалась и с ростом численности управленческого персонала регионов, страны. При этом возник как бы особый класс управленческих работников - номенклатура, а эффективность управления повысить не удавалось. Для решения проблемы началась разработка автоматизированных систем управления - АСУ), но в дальнейшем стало ясно, что необходимы более радикальные изменения в управлении страной, учет закономерностей функционирования и развития сложных систем с активными элементами. К числу задач, решаемых теорией систем, относятся: определение общей структуры системы; организация взаимодействия между подсистемами и элементами; учет влияния внешней среды; выбор оптимальной структуры системы; выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы. Проектирование больших систем обычно делят на две стадии: макропроектированне (внешнее проектирование), в процессе которого решаются функционально-структурные вопросы системы в целом, и микропроектирование (внутреннее проектирование), связанное с разработкой элементов системы как физических единиц оборудования и с получением технических решений по основным элементам (их конструкции и параметры, режимы эксплуатации). В соответствии с таким делением процесса проектирования больших систем в теории систем рассматриваются методы, связанные с макропроектированием сложных систем. Макропроектирование включает в себя три основных раздела: 1) определение целей создания системы и круга решаемых ею задач; 2) описание действующих на систему факторов, подлежащих обязательному учету при разработке системы; 3) выбор показателя или группы показателей эффективности системы. Теория систем как наука развивается в двух направлениях. Первое направление - феноменологический подход (иногда называемый причинно-следственным или терминальным). Это направление связано с описанием любой системы как некоторого преобразования входных воздействий (стимулов) в выходные величины (реакции). Второе - разработка теории сложных целенаправленных систем. В этом направлении описание системы производится с позиций достижения ее некоторой цели или выполнения некоторой функции. 1.3. Основные понятия теории систем Определение понятия "система". В настоящее время нет единства в определении понятия "система". В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что система - это элементы и связи (отношения) между ними. Например, основоположник теории систем Людвиг фон Берталанфи определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. А. Холл определяет систему как множество предметов вместе со связями между предметами и между их признаками. Ведутся дискуссии, какой термин - "отношение" или "связь" - лучше употреблять. Позднее в определениях системы появляется понятие цели. Так, в "Философском словаре" система определяется как "совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой определенным образом и образующих некоторое целостное единство". В последнее время в определение понятия системы наряду с элементами, связями и их свойствами и целями начинают включать наблюдателя, хотя впервые на необходимость учета взаимодействия между исследователем и изучаемой системой указал один из основоположников кибернетики У. Р. Эшби. М. Масарович и Я. Такахара в книге "Общая теория систем" считают, что система - "формальная взаимосвязь между наблюдаемыми признаками и свойствами". Таким образом, в зависимости от количества учитываемых факторов и степени абстрактности определение понятия "система" можно представить в следующей символьной форме. Каждое определение обозначим буквой D (от лат. definitions) и порядковым номером, совпадающим с количеством учитываемых в определении факторов. D1. Система есть нечто целое: S=А(1,0). Это определение выражает факт существования и целостность. Двоичное суждение А(1,0) отображает наличие или отсутствие этих качеств. D2. Система есть организованное множество (Темников Ф. Е.): S=(орг, М), где орг - оператор организации; М - множество. DЗ. Система есть множество вещей, свойств и отношений (Уемов А. И.): S=({т},{n},{r}), где т - вещи, n - свойства, r - отношения. D4. Система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окружающей среды: S=(e, SТ, ВЕ, Е), где e - элементы, SТ - структура, ВЕ - поведение, Е - среда. D5. Система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором переходов и оператором выходов: S=(Х, Y, Z, H, G), где Х - входы, Y - выходы, Z - состояния, Н - оператор переходов, G - оператор выходов. Это определение учитывает все основные компоненты, рассматриваемые в автоматике. D6. Это шестичленное определение, как и последующие, трудно сформулировать в словах. Оно соответствует уровню биосистем и учитывает генетическое (родовое) начало GN, условия существования КD, обменные явления МВ, развитие ЕV, функционирование FС и репродукцию (воспроизведения) RР: S=(GN, KD, MB, EV, FC, RP). D7. Это определение оперирует понятиями модели F, связи SС, пересчета R, самообучения FL, самоорганизации FQ, проводимости связей СО и возбуждения моделей JN: S=(F, SС, R, FL, FO, СО, JN). Данное определение удобно при нейрокибернетических исследованиях. D8. Если определение D5 дополнить фактором времени и функциональными связями, то получим определение системы, которым обычно оперируют в теории автоматического управления: S=(Т, X, Y, Z, W., V, , ), где Т - время, Х - входы, Y - выходы, Z - состояния, W. - класс операторов на выходе, V - значения операторов на выходе,  - функциональная связь в уравнении y(t2)= (x(t1),z(t1),t2),  - функциональная связь в уравнении z(t2)=(x(t1), z(t1), t2). D9. Для организационных систем удобно в определении системы учитывать следующее: S=(РL, RO, RJ, EX, PR, DT, SV, RD, EF), где РL - цели и планы, RO - внешние ресурсы, RJ - внутренние ресурсы, ЕХ - исполнители, PR - процесс, DТ - помехи, SV - контроль, RD - управление, ЕF - эффект. Последовательность определений можно продолжить до Dn (n=9, 10, 11, ...), в котором учитывалось бы такое количество элементов, связей и действий в реальной системе, которое необходимо для решаемой задачи, для достижения поставленной цели. В качестве "рабочего" определения понятия системы в литературе по теории систем часто рассматривается следующее: система - множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Под системой, понимается объект свойства которого не сводятся без остатка к свойствам составляющих его дискретных элементов (неаддитив­ность свойств). Интегративное свойство системы обеспечивает ее целост­ность, качественно новое образование по сравнению с составляющими ее частями. Любой элемент системы можно рассматривать как самостоятельную систему (математическую модель, описывающую какой - либо функциональный блок, или аспект изучаемой проблемы), как правило более низкого поряд­ка. Каждый элемент системы описывается своей функцией. Под функцией понимается присущее живой и костной материи вещественно-энергетические и информационные отношения между входными и выходными процессами. Если такой элемент обладает внутренней структурой, то его называют подсистемой, такое описание может быть ис­пользовано при реализации методов анализа и синтеза систем. Это нашло отражение в одном из принципов системного анализа - законе системнос­ти, говорящим о том что любой элемент может быть либо подсистемой в некоторой системе либо, подсистемой среди множества объектов аналогич­ной категории. Элемент всегда является частью системы и вне ее не представляет смысла. 1.4. Сложная и большая система Одной из характерных тенденций развития общества в настоящее время является появление больших чрезвычайно сложных систем (крупные автоматизированные, технологические, энергетические, гидротехнические, информационные и другие комплексы). С другой стороны стремление познать мир обитания человечества как сложную многофункциональную систему стало реальностью сегодняшнего дня. Все это привело к необходимости определить понятие сложной системы, разработать методические принципы ее исследования, управления и проектирования. В настоящее время однозначного, четкого определения сложной системы нет. Известны различные подходы и предложены различные формальные признаки ее определения. Наиболее четким на наш взгляд, определением сложных систем является Определение: Сложной системой называется система, в модели которой недостаточно информации для эффективного управления этой системой. Таким образом, признаком простоты системы является достаточность информации для ее управления. Если же результат управления, полученный с помощью модели, будет неожиданным, то такую систему относят к сложной. Для перевода системы в разряд простой необходимо получение недостающей информации о ней и включение ее в модель. От сложных систем необходимо отличать большие системы. Определение: Система, для актуализации модели которой в целях управления недостает материальных ресурсов (машинного времени, емкости памяти, других материальных средств моделирования) называется большой. К таким системам относятся экономические, организационно-управленческие, нейрофизиологические, биологические и т.п. системы. Способом перевода больших систем в простые является создание новых более мощных средств вычислительной техники. Как видно из определений, понятия большой и сложной системы являются разными. Однако в литературе эти понятия определены не однозначно. 1.5. Классификация систем по их основным свойствам Классификация данная в этом параграфе имеет принципиально важное значение, так как используется для построения математических моделей систем. По своим свойствам системы могут быть классифицированы по следующим признакам. Динамические системы характеризуются тем, что их выходные сигналы в данный момент времени определяются характером входных воздействий в прошлом и настоящем (зависит от предыстории). В противном случае системы называют статическими. Примером динамических систем является биологические, экономические, социальные системы; такие искусственные системы как завод, предприятия, поточная линия и т.д. Детерминированной называют систему, если ее поведение можно абсолютно точно предвидеть. Система, состояния которой зависит не только от контролируемых, но и от неконтролируемых воздействий или если в ней самой находится источник случайности, носит название стохастической. Приведем пример стохастических систем, это – заводы, аэропорты, сети и системы ЭВМ, магазины, предприятия бытового обслуживания и т.д. Различают системы линейные и нелинейные. Для линейных систем реакция на сумму двух иди более различных воздействий эквивалентна сумме реакций на каждое возмущение в отдельности, для нелинейных – это не выполняется. Если параметры систем изменяются во времени, то она называется нестационарной, противоположным понятием является понятие стационарной системы. Пример нестационарных систем – это системы, где процессы, например, старения являются на данном интервале времени существенными. Если вход и выход системы измеряется или изменяется во времени дискретно, то система называется дискретной. Противоположным понятием является понятие непрерывной системы. Например: ЭВМ, электронные часы, электросчетчик – дискретные системы; песочные часы, солнечные часы, нагревательные приборы и т.д. – непрерывные системы. Рис.1.5.1. Классификация систем по их свойствам. (Стрелки указывают возможный набор свойств системы). 1.6. Искусственная система как средство достижения цели Процесс проектирования любой искусственной системы начинается с формирования цели. Отказ от четкого ее определения заставляет проектировщиков ориентироваться лишь на собственные цели, которые, как правило, связаны со стремлением минимизировать материальные затраты и, возможно, максимизировать доход. И в конечном счете усилия большого коллектива могут быть напрасными, приведут к большим затратам материальных ресурсов, не дадут ожидаемых результатов. Хорошо организованный ночной рейд эскадрильи с воздушным десантом не принесет желаемого успеха боевой операции, если координаты цели неверны. О значении правильного выбора цели говорит также известный исторический пример организации противовоздушной обороны английских торговых судов во время второй мировой войны. В качестве цели было выбрано уничтожение вражеских самолетов с помощью зенитных орудий. Так как качающееся палубы судов и недостаточно квалифицированные расчеты артиллеристов на торговых судах не обеспечивали достижения цели, то было решено передать зенитки торговых судов наземным батареям. Однако специалисты во время поняли, что цель должна быть другой, не уничтожение вражеских самолетов, а защита торговых судов. Зенитные установки были оставлены на палубах, в результате немецкие летчики вынуждены были бомбить суда с больших высот и с меньшей точностью. Сокращение потерь судов намного перекрывало затраты на установку и обслуживание орудий. Подводя итоги сказанному можно сформулировать тезис: “система есть средство достижения цели” - Он полностью соответствует назначению и смыслу создания искусственных систем. 1.7. Развитие системных представлений в науке и практике. Системность мироздания и процессов его познания впервые была осознана философией приблизительно за 100 лет до возникновения этого понятия в науке и практике. Кибернетика. Историческим предвестником современных системных представлений были работы М.А. Ампера. Используя системные представления, говорил о необходимости формирования науки об управлении государством, которую назвал кибернетикой (наукой об управлении). Почти одновременно с Ампером польский ученый-философ Б. Трентовский издал свою книгу "Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом", где говорил об управлении государством как системой. Однако идеи кибернетики середины XIX века были забыты и человечество вернулось к ним, когда вышли в свет труды русского ученого А. А. Богданова, создавшего новую науку - тектологию - "всеобщую организационную науку" (его работы вышли в свет в 1911 - 1925 гг). Она не только по своим идеям предвосхитила идеи современной кибернетики Н. Винера, но и внесла свой оригинальный вклад в системные представления. В частности Богданов А.А. дал понятие организации и считал, что организация системы тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы его частей. В его трудах рассматривалось понятие открытых и замкнутых систем, обратной связи, устойчивости и изменчивости. Следующей ступенью системных представлений были труды советского физиолога Анохина П.К., который в 1932г. создал теорию, ставшей основой нейрокибернетики. Его теория получила развитие в биологии, физиологии, философии, в теории принятия управленческих решений. (приоритет идей Антохина П.К. впоследствии признал Н. Винер). Однако общее признание идеи системности приходится на середину ХХ века. Это связано с вышедшей в 1948 году книгой американского математика Н.Винера "Кибернетика". Предметом исследования кибернетики является система, независимо от ее свойств и особенностей. Основной идеей кибернетики Винера является подобие процессов управления и связи в машинах, живых организмах и обществе. Эти процессы заключаются в приеме, передаче, хранении и переработке информации. Система, принимая информацию, использует ее для выбора оптимального поведения, которое может быть организовано лишь при использовании свойств обратной связи. Н. Винер почти одновременно со статистиком Р. А. Фишером и Р. Шенноном разработали статистическую теорию количества информации отождествив информацию с отрицательной энтропией, которая становится наряду с понятиями вещества и энергии фундаментальными характеристиками явлений природы. И хотя Н. Винер рассматривал свои идеи применительно только к системам, где возможна замена качественной стороны информации количественной; принципы управления применимы только для систем, имеющих четкое формальное описание; а при моделировании интеллекта учитывается только логика, "кибернетика пускала тысячи корней, вербовала тысячи агентов*. Появилась кибернетика техническая, биологическая, медицинская, экономическая, лингвистическая и .т.д.". Кибернетика Винера внесла свой вклад в теорию имитационного моделирования на ЭВМ, что позволило производить анализ систем на этапе их проектирования, производить синтез систем; привела к всеобщей компьютеризации общества, подготовила базу для создания общей теории систем. Системотехника вызвана к жизни появлением больших технических систем, которые могут иметь огромное количество разнообразных составляющих, часто разбросанных по обширной территории и объединенных в одно целое средствами автоматизированного управления, что требует высокой скорости переработки информации. Последнее возможно только с использованием ЭВМ. Приблизительно в середине ХХ столетия, системотехника как наука начала формироваться когда началась ломка сложившихся традиций в инженерной практике. Это объяснялось: 1. потребностями повышения производительности труда и созданием больших систем; 2. формированием нового методологического принципа науки и практики - системного подхода; Цель создания системотехники - "сократить разрывы во времени между научными открытиями и их приложением и между возникновением человеческих потребностей и производством новых систем, призванных удовлетворить эти потребности". Методологией системотехники является методология системного подхода - методология планирования, разработки и создания систем как единого целого. Создателем системы является системотехник - "инженер инженеров", специалист широкого профиля, способный объединить специалистов разных специальностей, связать множество решений частных задач в единое, подчинив общей цели. Системный анализ является родственным к системотехнике направлением, но обычно понимается более широко, охватывая нетехнические вопросы проектирования, организации и управления. Объектами его исследования являются большие и сложные системы, которые являются одновременно открытыми (взаимодействующими с внешней средой) и в состав которых входит человеческий фактор. Основу методологии системного анализа так же составляет системный подход, для которого определяющим является представление о целостности исследуемых, проектируемых и синтезируемых объектов. Методологически системный анализ направлен на исследование причин сложности систем и их устранения. Системный анализ является междисциплинарной наукой объединяющей как неформальные эвристические, так и математические методы. 1.8. Функционирование и развитие системы Деятельность (работа) системы может происходить в двух основных режимах: развитие (эволюция) и функционирование. Функционированием называется деятельность, работа системы без смены (главной) цели системы. Это проявление функции системы во времени. Развитием называется деятельность системы со сменой цели системы. При функционировании системы явно не происходит качественного изменения инфраструктуры системы; при развитии системы ее инфраструктура качественно изменяется. Развитие - борьба организации и дезорганизации в системе, она связана с накоплением и усложнением информации, ее организации. Пример. Информатизация страны в ее наивысшей стадии - всемерное использование различных баз знаний, экспертных систем, когнитивных методов и средств, моделирования, коммуникационных средств, сетей связи, обеспечение информационной а, следовательно, любой безопасности и др.; это революционное изменение, развитие общества. Компьютеризация общества, региона, организации без постановки новых актуальных проблем, т.е. "навешивание компьютеров на старые методы и технологии обработки информации" - это функционирование, а не развитие. Упадок моральных и этических ценностей в обществе, потеря цели в жизни могут также привести к "функционированию" не только отдельных людей, но и социальных слоев. Любая актуализация информации связана с актуализацией вещества, энергии и наоборот. Если в системе количественные изменения характеристик элементов и их отношений приводит к качественным изменениям, то такие системы называются развивающимися системами. Развивающиеся системы имеют ряд отличительных сторон, например, могут самопроизвольно изменять свое состояние, в результате взаимодействия с окружающей средой (как детерминированно, так и случайно). В развивающихся системах количественный рост элементов и подсистем, связей системы приводит к качественным изменениям (системы, структуры), а жизнеспособность (устойчивость) системы зависит от изменения связей между элементами (подсистемами) системы. Основные признаки развивающихся систем: • самопроизвольное изменение состояния системы; • противодействие (реакция) влиянию окружающей среды (другим системам), приводящее к изменению первоначального состояния среды; • постоянный поток ресурсов (постоянная работа по их перетоку "среда-система"), направленный против уравновешивания их потока с окружающей средой. Если развивающаяся система эволюционирует за счет собственных материальных, энергетических, информационных, человеческих или организационных ресурсов внутри самой системы, то такие системы называются саморазвивающимися (самодостаточно развивающимися). Это форма развития системы - "самая желанная" (для поставленной цели). Гибкость системы будем понимать как способность к структурной адаптации системы в ответ на воздействия окружающей среды. Траектория системы определяется ее структурой, элементами, окружением. Для простых систем (будем понимать такие системы как системы не свободные в выборе поведения) траекторию можно изменить, лишь изменив элементы, структуру, окружение. Для непростых (сложных - ниже о них подробнее идет речь) систем изменение траектории может произойти и по другим причинам. Под регулированием (системы, поведения системы, траектории системы) понимается коррекция управляющих параметров по наблюдениям за траекторией поведения системы с целью возвращения системы в нужное состояние, на нужную траекторию поведения. Под траекторией системы понимается последовательность принимаемых при функционировании системы состояний, которые рассматриваются как некоторые точки во множестве состояний системы. Для физических, биологических и других систем - это фазовое пространство. 1.9. Классификация систем Классификацию систем можно осуществить по разным критериям. Проводить ее жестко - невозможно, она зависит от цели и ресурсов. Приведем основные способы классификации (возможны и другие критерии классификации систем). По отношению системы к окружающей среде: открытые (есть обмен ресурсами с окружающей средой); закрытые (нет обмена ресурсами с окружающей средой). По происхождению системы (элементов, связей, подсистем): искусственные (орудия, механизмы, машины, автоматы, роботы и т.д.); естественные (живые, неживые, экологические, социальные и т.д.); виртуальные (воображаемые и, хотя реально не существующие, но функционирующие так же, как и в случае, если бы они существовали); смешанные (экономические, биотехнические, организационные и т.д.). По описанию переменных системы: с качественными переменными (имеющие лишь содержательное описание); с количественными переменными (имеющие дискретно или непрерывно описываемые количественным образом переменные); смешанного (количественно-качественное) описания. По типу описания закона (законов) функционирования системы: типа "Черный ящик" (неизвестен полностью закон функционирования системы; известны только входные и выходные сообщения); не параметризованные (закон не описан; описываем с помощью хотя бы неизвестных параметров; известны лишь некоторые априорные свойства закона); параметризованные (закон известен с точностью до параметров и его возможно отнести к некоторому классу зависимостей); типа "Белый (прозрачный) ящик" (полностью известен закон). По способу управления системой (в системе): управляемые извне системы (без обратной связи, регулируемые, управляемые структурно, информационно или функционально); управляемые изнутри (самоуправляемые или саморегулируемые - программно управляемые, регулируемые автоматически, адаптируемые - приспосабливаемые с помощью управляемых изменений состояний, и самоорганизующиеся - изменяющие во времени и в пространстве свою структуру наиболее оптимально, упорядочивающие свою структуру под воздействием внутренних и внешних факторов); с комбинированным управлением (автоматические, полуавтоматические, автоматизированные, организационные). Система называется большой, если ее исследование или моделирование затруднено из-за большой размерности, т.е. множество состояний системы S имеет большую размерность. Какую же размерность нужно считать большой? Об этом мы можем судить только для конкретной проблемы (системы), конкретной цели исследуемой проблемы и конкретных ресурсов. Большая система сводится к системе меньшей размерности использованием более мощных вычислительных средств (или ресурсов) либо разбиением задачи на ряд задач меньшей размерности (если это возможно). Пример. Это особенно актуально при разработке больших вычислительных систем, например, при разработке компьютеров с параллельной архитектурой или алгоритмов с параллельной структурой данных и с их параллельной обработкой. Система называется сложной, если в ней не хватает ресурсов (главным образом, информационных) для эффективного описания (состояний, законов функционирования) и управления системой - определения, описания управляющих параметров или для принятия решений в таких системах (в таких системах всегда должна быть подсистема принятия решения). Сложной считают иногда такую систему, для которой по ее трем видам описания нельзя выявить ее траекторию, сущность, и поэтому необходимо еще дополнительное интегральное описание (интегральная модель поведения, или конфигуратор) - морфолого-функционально-инфологическое. В сложных системах результат функционирования не может быть задан заранее, даже с некоторой вероятностной оценкой адекватности. Причины такой неопределенности - как внешние, так и внутренние, как в структуре, так и в описании функционирования, эволюции. Сложность этих систем обусловлена их сложным поведением. Сложность системы зависит от принятого уровня описания или изучения системы - макроскопического или микроскопического. Сложность системы может определяться не только большим количеством подсистем и сложной структурой, но и сложностью поведения. Структурная сложность системы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. Сложной системой может быть и система, не являющаяся большой системой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подсистем системы (см. вышеприведенный пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений). Сложность системы определяется целями и ресурсами (набором задач, которые она призвана решать). Пример. Сложность телекоммуникационной сети определяется: необходимой скоростью передачи данных; протоколами, связями и типами связей (например, для селекторного совещания необходима голосовая телеконференция); необходимостью видеосопровождения. Само понятие сложности системы не является чем-то универсальным, неизменным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подсистем могут повышать сложность системы. Уменьшив сложность системы, часто можно увеличить ее информативность, исследуемость. Система называется связной, если любые две подсистемы обмениваются ресурсом, т.е. между ними есть некоторые ресурсоориентированные отношения, связи. В последнее время стали различать так называемые "жесткие" и "мягкие" системы, в основном, по используемым критериям рассмотрения. Исследование "жестких" систем обычно опирается на категории: "проектирование", "оптимизация", "реализация", "функция цели" и другие. Для "мягких" систем используются чаще категории: "возможность", "желательность", "адаптируемость", "здравый смысл", "рациональность" и другие. Методы также различны: для "жестких" систем - методы оптимизации, теория вероятностей и математическая статистика, теория игр и другие; для "мягких" систем - многокритериальная оптимизация и принятие решений (часто в условиях неопределенности), метод Дельфи, теория катастроф, нечеткие множества и нечеткая логика, эвристическое программирование и др. Для "переноса" знаний широко используются инварианты систем и изоморфизм систем. Важно при таком переносе не нарушать свойство эмерджентности системы. 1.10. Система, информация, знания Понятие информации - одно из основных, ключевых понятий не только в системном анализе, но и в информатике, математике, физике и др. В то же время, это понятие - плохо формализуемое, из-за его всеобщности, объемности, расплывчатости, и трактуется как: любая сущность, которая вызывает изменения в некоторой информационно-логической (инфологической - состоящей из сообщений, данных, знаний, абстракций, структурных схем и т.д.) модели, представляющей систему (математика, системный анализ); сообщения, полученные системой от внешнего мира в процессе адаптивного управления, приспособления (теория управления, кибернетика); отрицание энтропии, отражение меры хаоса в системе (термодинамика); связи и отношения, устраняющие неопределенность в системе (теория информации); вероятность выбора в системе (теория вероятностей); отражение и передача разнообразия в системе (физиология, биокибернетика); отражение материи, атрибут сознания, "интеллектуальности" системы (философия). Мы будем рассматривать системное понимание этой категории, ничуть не отрицая приведенные выше понятия и, более того, используя их по мере надобности. Процесс познания - это иерархическая система актуализации информации, в которой знания на каждом следующем уровне иерархии являются интегральным результатом актуализации знаний на предыдущем уровне. Это процесс интеграции информационных ресурсов, от получаемых с помощью простого чувственного восприятия и до сложных аксиоматических и абстрактных теорий. Данные - синтаксические сигналы, образы, актуализируемые с помощью некоторого источника данных. Они рассматриваются безотносительно к семантическому их смыслу. Информация - это некоторая последовательность сведений, знаний, которые актуализируемы (получаемы, передаваемы, преобразуемы, сжимаемы, регистрируемы) с помощью некоторых знаков символьного, образного, жестового, звукового, сенсомоторного типа. Информация - это данные, рассматриваемые с учетом некоторой их семантической сущности. Знания - информация, обеспечивающая достижение некоторой цели и структуры. Информация с мировоззренческой точки зрения - отражение реального мира. Информация - приращение, развитие, актуализация знаний, возникающее в процессе целеполагающей интеллектуальной деятельности человека. Никакая информация, никакое знание не появляется сразу: появлению их предшествует этап накопления, систематизации опытных данных, мнений, взглядов, их осмысление и переосмысление. Знание - продукт этого этапа и такого системного процесса. Информация (в системе, о системе) по отношению к окружающей среде (окружению) бывает трех типов: входная, выходная и внутренняя. Входная информация - та, которую система воспринимает от окружающей среды. Такого рода информация называется входной информацией (по отношению к системе). Выходная информация (по отношению к окружающей среде) - та, которую система выдает в окружающую среду. Внутренняя, внутрисистемная информация (по отношению к данной системе) - та, которая хранится, перерабатывается, используется только внутри системы, актуализируется лишь подсистемами системы. Пример. Человек воспринимает, обрабатывает входную информацию, например, данные о погоде на улице, формирует выходную реакцию - ту или иную форму одежды. При этом используется внутренняя информация, например, генетически заложенная или приобретенная физиологическая информация о реакции, например, о "морозостойкости" человека. Внутренние состояния системы и структура системы влияют определяющим образом на взаимоотношения системы с окружающей средой - внутрисистемная информация влияет на входную и выходную информацию, а также на изменение самой внутрисистемной информации. Информация по отношению к конечному результату проблемы бывает: исходная (на стадии начала использования актуализации этой информации); промежуточная (на стадии от начала до завершения актуализации информации); результирующая (после использования этой информации, завершения ее актуализации). Информация (по ее изменчивости при актуализации) бывает: постоянная (не изменяемая никогда при ее актуализации); переменная (изменяемая при актуализации); смешанная - условно-постоянная (или условно-переменная). Возможна также классификация информации и по другим признакам: по стадии использования (первичная, вторичная); по полноте (избыточная, достаточная, недостаточная); по отношению к цели системы (синтаксическая, семантическая, прагматическая); по отношению к элементам системы (статическая, динамическая); по отношению к структуре системы (структурная, относительная); по отношению к управлению системой (управляющая, советующая, преобразующая); по отношению к территории (федеральная, региональная, местная, относящая к юридическому лицу, относящаяся к физическому лицу); по доступности (открытая или общедоступная, закрытая или конфиденциальная); по предметной области, по характеру использования (статистическая, коммерческая, нормативная, справочная, научная, учебная, методическая и т.д., смешанная) и другие. Информация в философском аспекте бывает: мировоззренческая; эстетическая; религиозная; научная; бытовая; техническая; экономическая; технологическая. Все это (вместе с личностным аспектом человека как вида) составляет ноосферу общества - более высокое состояние биосферы, возникшее в результате эволюции, структурирования, упорядочивания (как статического, так и динамического) и гармонизации связей в природе и обществе под воздействием целеполагающей деятельности человечества. Это понятие было введено В.И. Вернадским в качестве отображения концепции этапа эволюции общества и природы, т.е. системы, в рамках которой потенциально может быть реализовано гармоническое, устойчивое развитие (эволюция) систем "Общество" и "Природа", а также постепенное слияние, гармонизация наук о природе и об обществе. Основные свойства информации (и сообщений): полнота (содержит все необходимое для понимания информации); актуальность (необходимость) и значимость (сведений); ясность (выразительность сообщений на языке интерпретатора); адекватность, точность, корректность интерпретации, приема и передачи; интерпретируемость и понятность интерпретатору информации; достоверность (отображаемого сообщениям); избирательность; адресность; конфиденциальность; информативность и значимость (отображаемых сообщений); массовость (применимость ко всем проявлениям); кодируемость и экономичность (кодирования, актуализации сообщений); сжимаемость и компактность; защищенность и помехоустойчивость; доступность (интерпретатору, приемнику); ценность (предполагает достаточный уровень потребителя). Информация может оказаться и вредной, влияющей негативно на сознание, например, воспитывающей восприятие мира от безразличного или же некритического - до негативного, "обозленного", неадекватного. Информационный поток - достаточно сильный раздражитель. Информация не существует без других типов ресурсов: энергии, вещества, организации, как и они не могут существовать без информации. Любые взаимодействия систем (подсистем) - взаимодействия всегда материо-энерго-информационные. Выявление (систематизация, структурирование), описание (формализация), изучение, применение инвариантов этих взаимодействий и составляет основную задачу науки как человеческой деятельности. 1.11. Методы получения и использования информации Данные методы можно разделить на три группы, иногда разграничиваемые лишь условно: эмпирические методы или методы получения эмпирической информации (эмпирических данных); теоретические методы или методы получения теоретической информации (построения теорий); эмпирико-теоретические методы (смешанные, полуэмпирические) или методы получения эмпирико-теоретической информации. Охарактеризуем кратко эмпирические методы: Наблюдение - сбор первичной информации или эмпирических утверждений о системе (в системе). Сравнение - установление общего и различного в исследуемой системе или системах. Измерение - поиск, формулирование эмпирических фактов. Эксперимент - целенаправленное преобразование исследуемой системы (систем) для выявления ее (их) свойств. Кроме классических форм их реализации, в последнее время используются и такие формы как опрос, интервью, тестирование и другие. Охарактеризуем кратко эмпирико-теоретические методы. Абстрагирование - установление общих свойств и сторон объекта (или объектов), замещение объекта или системы ее моделью. Абстракция в математике понимается в двух смыслах: а) абстракция, абстрагирование - метод исследования некоторых явлений, объектов, позволяющий как выделить основные, наиболее важные для исследования свойства, стороны исследуемого объекта или явления, так и игнорировать несущественные и второстепенные; б) абстракция - описание, представление объекта (явления), получаемое с помощью метода абстрагирования; особо важно в информатике такое понятие как абстракция потенциальной осуществимости, которое позволяет нам исследовать конструктивно объекты, системы с потенциальной осуществимостью (т.е. они могли бы быть осуществимы, если бы не было ограничений по ресурсам); используются и абстракция актуальной бесконечности (существования бесконечных, неконструктивных множеств, систем и процессов), а также абстракция отождествления (возможности отождествления любых двух одинаковых букв, символов любого алфавита, объектов, независимо от места их появления в словах, конструкциях, хотя их информационная ценность при этом может быть различна). Анализ - разъединение системы на подсистемы с целью выявления их взаимосвязей. Декомпозиция - разъединение системы на подсистемы с сохранением их взаимосвязей с окружением. Синтез - соединение подсистем в систему с целью выявления их взаимосвязей. Композиция - соединение подсистем в систему с сохранением их взаимосвязей с окружением. Индукция - получение знания о системе по знаниям о подсистемах; индуктивное мышление: распознавание эффективных решений, ситуаций и затем проблем, которые оно может разрешать. Дедукция - получение знания о подсистемах по знаниям о системе; дедуктивное мышление: определение проблемы и затем поиск ситуации, его разрешающей. Эвристики, использование эвристических процедур - получение знания о системе по знаниям о подсистемах системы и наблюдениям, опыту. Моделирование (простое моделирование) и/или использование приборов - получение знания об объекте с помощью модели и/или приборов; моделирование основывается на возможности выделять, описывать и изучать наиболее важные факторы и игнорировать при формальном рассмотрении второстепенные. Исторический метод - поиск знаний о системе путем использования ее предыстории, реально существовавшей или же мыслимой, возможной (виртуальной). Логический метод - метод поиска знаний о системе путем воспроизведения ее некоторых подсистем, связей или элементов в мышлении, в сознании. Макетирование - получение информации по макету объекта или системы, т.е. с помощью представления структурных, функциональных, организационных и технологических подсистем в упрощенном виде, сохраняющем информацию, которая необходима для понимания взаимодействий и связей этих подсистем. Актуализация - получение информации с помощью активизации, инициализации смысла, т.е. переводом из статического (неактуального) состояния в динамическое (актуальное) состояние; при этом все необходимые связи и отношения (открытой) системы с внешней средой должны быть учтены (именно они актуализируют систему). Визуализация - получение информации с помощью наглядного или визуального представления состояний актуализированной системы; визуализация предполагает возможность выполнения в системе операции типа "передвинуть", "повернуть", "укрупнить", "уменьшить", "удалить", "добавить" и т.д. (как по отношению к отдельным элементам, так и к подсистемам системы). Это метод визуального восприятия информации. Кроме указанных классических форм реализации теоретико-эмпирических методов, в последнее время часто используются и такие формы как мониторинг (система наблюдений и анализа состояний системы), деловые игры и ситуации, экспертные оценки (экспертное оценивание), имитация (подражание), верификация (сопоставление с опытом и заключение об обучении) и другие формы. Охарактеризуем кратко теоретические методы. 1. Восхождение от абстрактного к конкретному - получение знаний о системе на основе знаний о ее абстрактных проявлениях в сознании, в мышлении. 2. Идеализация - получение знаний о системе или о ее подсистемах путем мысленного конструирования, представления в мышлении систем и/или подсистем, не существующих в действительности. 3. Формализация - получение знаний о системе с помощью знаков или же формул, т.е. языков искусственного происхождения, например, языка математики (или математическое, формальное описание, представление). 4. Аксиоматизация - получение знаний о системе или процессе с помощью некоторых, специально для этого сформулированных аксиом и правил вывода из этой системы аксиом. 5. Виртуализация - получение знаний о системе созданием особой среды, обстановки, ситуации (в которую помещается исследуемая система и/или ее исследующий субъект), которую реально, без этой среды, невозможно реализовать и получить соответствующие знания. Эти методы получения информации применяются в любой сфере деятельности и системно (рис. 1.11.1). Рис. 1.11.1.  Структура познания системы Пример. Для построения модели планирования и управления производством в рамках страны, региона или крупной отрасли, нужно решить проблемы: определить структурные связи системы (как вертикальные, так и горизонтальные), уровни управления и принятия решений, ресурсы; при этом чаще используются методы наблюдения, сравнения, измерения, эксперимента, анализа и синтеза, дедукции и индукции, эвристический, исторический и логический, макетирование и др.; определить гипотезы, цели, возможные проблемы планирования; наиболее используемые методы: наблюдение, сравнение, эксперимент, абстрагирование, анализ, синтез, дедукция, индукция, эвристический, исторический, логический и др.; конструирование эмпирических моделей системы; наиболее используемые методы: абстрагирование, анализ, синтез, индукция, дедукция, формализация, идеализация и др.; поиск решения проблемы планирования и просчет различных вариантов, директив планирования, поиск оптимального решения; используемые чаще методы: измерение, сравнение, эксперимент, анализ, синтез, индукция, дедукция, актуализация, макетирование, визуализация, виртуализация и др. Информация, таким образом, может быть рассмотрена как кортеж А=<Х, Y, f>, где носитель X - сведения, знания о предметной области, множество Y - сообщения, отражающие эти сведения, отношение f - отношение кодирования между элементами X, Y, т.е. их актуализации. Таким образом, основная задача науки состоит в построении, исследовании, актуализации или хранении множеств с заданным классом X однотипных задач, Y - классом структур и ресурсов, связываемых с этими задачами, и f - процессами их сопоставления и актуализации с помощью некоторых ресурсов. Такие задачи мы решаем в ежедневной жизни, но в то же время часто правило f нельзя отыскать или построить явно или конструктивно. В этом случае приходится заменять искомый закон f с помощью подходящих явных или конструктивных представлений f, X, Y и/или Z (см. рис. 1.11.2) и применять эти представления всякий раз. Рис. 1.11.2.  Инвариант всех решаемых проблем науки Правило задает правило кодирования или интерпретации входного алфавита, правило - правило декодирования или интерпретации выходного алфавита, т.е. входной и выходной коды (правила, функции). При этом справедливы законы: у=f(х)= (f*( (х))). Правило f* подбирают так, чтобы, в отличие от f, его можно было бы найти и/или исследовать, применить. Для каждого сообщения х из Х определена триада: (х,у*,у): х*=(х), y*=f*(x*), y=(y*). Информация - содержание сообщения, сообщение - форма проявления или актуализации информации. Информация всегда имеет носитель, актуализация информации связана с изменением носителя, ресурсов. 1.12. Меры информации в системе Цель лекции: введение в различные способы задания мер для измерения количества информации, их критический сравнительный анализ, основные связи информации и энтропии системы. В предыдущей лекции было отмечено, что информация может пониматься и интерпретироваться в различных проблемах, предметных областях по-разному. Вследствие этого, имеются различные подходы к определению измерения информации и различные способы введения меры количества информации. Количество информации - числовая величина, адекватно характеризующая актуализируемую информацию по разнообразию, сложности, структурированности (упорядоченности), определенности, выбору состояний отображаемой системы. Если рассматривается некоторая система, которая может принимать одно из n возможных состояний, то актуальной задачей является задача оценки этого выбора, исхода. Такой оценкой может стать мера информации (события). Мера, как было сказано выше, - непрерывная действительная неотрицательная функция, определенная на множестве событий и являющаяся аддитивной (мера суммы равна сумме мер). Меры могут быть статические и динамические, в зависимости от того, какую информацию они позволяют оценивать: статическую (не актуализированную; на самом деле оцениваются сообщения без учета ресурсов и формы актуализации) или динамическую (актуализированную т.е. оцениваются также и затраты ресурсов для актуализации информации). Ниже мы не всегда будем, в основном, для большей убедительности и большего содержательного понимания, проводить четкие математические границы между понятиями "количество информации" и "мера количества информации", но строгому читателю необходимо все время задавать достаточно важные вопросы: о количестве информации или о мере информации в конкретной последовательности событий идет речь? о детерминированной или стохастической информации идет речь? какова мера измерения количества информации и насколько она адекватна? 1. Мера Р. Хартли. Пусть имеется N состояний системы S или N опытов с различными, равновозможными, последовательными состояниями системы. Если каждое состояние системы закодировать, например, двоичными кодами определенной длины d, то эту длину необходимо выбрать так, чтобы число всех различных комбинаций было бы не меньше, чем N. Наименьшее число, при котором это возможно, называется мерой разнообразия множества состояний системы и задается формулой Р. Хартли: H=klogаN, где k - коэффициент пропорциональности (масштабирования, в зависимости от выбранной единицы измерения меры), а - основание системы меры. Если измерение ведется в экспоненциальной системе, то k=1, H=lnN (нат); если измерение было произведено в двоичной системе, то k=1/ln2, H=log2N (бит); если измерение было произведено в десятичной системе, то k=1/ln10, H=lgN (дит). Пример. Чтобы узнать положение точки в системе из двух клеток т.е. получить некоторую информацию, необходимо задать 1 вопрос ("Левая или правая клетка?"). Узнав положение точки, мы увеличиваем суммарную информацию о системе на 1 бит (I=log2 2). Для системы из четырех клеток необходимо задать 2 аналогичных вопроса, а информация равна 2 битам (I=log24). Если же система имеет n различных состояний, то максимальное количество информации будет определяться по формуле: I=log2n. Справедливо утверждение Хартли: если в некотором множестве X={x1, x2, ..., xn} необходимо выделить произвольный элемент xiX, то для того, чтобы выделить (найти) его, необходимо получить не менее logan (единиц) информации. Если N - число возможных равновероятных исходов, то величина klnN представляет собой меру нашего незнания о системе. По Хартли, для того, чтобы мера информации имела практическую ценность, она должна быть такова, чтобы отражать количество информации пропорционально числу выборов. Пример. Имеются 192 монеты. Известно, что одна из них - фальшивая, например, более легкая по весу. Определим, сколько взвешиваний нужно произвести, чтобы выявить ее. Если положить на весы равное количество монет, то получим 3 независимые возможности: а) левая чашка ниже; б) правая чашка ниже; в) чашки уравновешены. Таким образом, каждое взвешивание дает количество информации I=log23, следовательно, для определения фальшивой монеты нужно сделать не менее k взвешиваний, где наименьшее k удовлетворяет условию log23klog2192. Отсюда, k7 или, k=7 (или k=8 - если считать за одно взвешивание и последнее, очевидное для определения монеты). Итак, необходимо сделать не менее 7 взвешиваний (достаточно 7). Пример. ДНК человека можно представить себе как некоторое слово в четырехбуквенном алфавите, где каждой буквой помечается звено цепи ДНК или нуклеотид. Определим, сколько информации (в битах) содержит ДНК, если в нем содержится примерно 1,5×1023 нуклеотидов (есть и другие оценки этого объема, но мы рассмотрим данный вариант). На один нуклеотид приходится log2(4)=2 (бит) информации. Следовательно, структура ДНК в организме человека позволяет хранить 3×1023 бит информации. Это вся информация, сюда входит и избыточная. Реально используемой - структурированной в памяти человека информации, - гораздо меньше. В связи с этим, заметим, что человек за среднюю продолжительность жизни использует около 5-6% нейронов (нервных клеток мозга - "ячеек ОЗУ человека"). Генетический код - чрезвычайно сложная и упорядоченная система записи информации. Информация, заложенная в генетическом коде (по учению Дарвина), накапливалась многие тысячелетия. Хромосомные структуры - своеобразный шифровальный код, при клеточном делении создаются копии шифра, каждая хромосома - удваивается, в каждой клетке имеется шифровальный код, при этом каждый человек получает, как правило, свой набор хромосом (код) от матери и от отца. Шифровальный код разворачивает процесс эволюции человека. Вся жизнь, как отмечал Э. Шредингер, "упорядоченное и закономерное поведение материи, основанное ... на существовании упорядоченности, которая поддерживается все время". Формула Хартли отвлечена от семантических и качественных, индивидуальных свойств рассматриваемой системы (качества информации в проявлениях системы с помощью рассматриваемых N состояний системы). Это основная и положительная сторона формулы. Но имеется основная и отрицательная ее сторона: формула не учитывает различимость и различность рассматриваемых N состояний системы. Уменьшение (увеличение) Н может свидетельствовать об уменьшении (увеличении) разнообразия состояний N системы. Обратное, как это следует из формулы Хартли (так как основание логарифма больше 1!), - также верно. 2. Мера К. Шеннона. Формула Шеннона дает оценку информации независимо, отвлеченно от ее смысла: где n - число состояний системы; рi - вероятность (или относительная частота) перехода системы в i-е состояние, причем сумма всех pi равна 1. Если все состояния равновероятны (т.е. рi=1/n), то I=log2n. К. Шенноном доказана теорема о единственности меры количества информации. Для случая равномерного закона распределения плотности вероятности мера Шеннона совпадает с мерой Хартли. Справедливость и достаточная универсальность формул Хартли и Шеннона подтверждается и данными нейропсихологии. Пример. Время t реакции испытуемого на выбор предмета из имеющихся N предметов линейно зависит от log2N: t=200+180log2N (мс). По аналогичному закону изменяется и время передачи информации в живом организме. Один из опытов по определению психофизиологических реакций человека состоял в том, что перед испытуемым большое количество раз зажигалась одна из n лампочек, на которую он должен был указать в ходе эксперимента. Оказалось, что среднее время, необходимое для правильного ответа испытуемого, пропорционально не числу n лампочек, а именно величине I, определяемой по формуле Шеннона, где pi - вероятность зажечь лампочку номер i Легко видеть, что в общем случае Если выбор i-го варианта предопределен заранее (выбора, собственно говоря, нет, pi=1), то I=0. Сообщение о наступлении события с меньшей вероятностью несет в себе больше информации, чем сообщение о наступлении события с большей вероятностью. Сообщение о наступлении достоверно наступающего события несет в себе нулевую информацию (и это вполне ясно: событие всё равно произойдет когда-либо). Пример. Если положение точки в системе известно, в частности, она - в k-ой клетке, т.е. все рi=0, кроме рk=1, то тогда I=log21=0 и мы здесь новой информации не получаем (как и следовало ожидать). Пример. Выясним, сколько бит информации несет произвольное двузначное число со всеми значащими цифрами (отвлекаясь при этом от его конкретного числового значения, т.е. каждая из возможных цифр может появиться на данном месте, в данном разряде с одинаковой вероятностью). Так как таких чисел может быть всего 90 (10-99), то информации будет количество I=log290 или приблизительно I=6,5. Так как в таких числах значащая первая цифра имеет 9 значений (1-9), а вторая - 10 значений (0-9), то I=log290=log29+log210. Приблизительное значение log210 равно 3,32. Итак, сообщение в одну десятичную единицу несет в себе в 3,32 больше информации, чем в одну двоичную единицу (чем log22=1), а вторая цифра, например, в числе аа, несет в себе больше информации, чем первая (если цифры а обоих разрядов неизвестны; если же эти цифры а известны, то выбора нет и информация равна нулю). Если в формуле Шеннона обозначить fi=-nlog2 pi, то получим, что I можно понимать как среднеарифметическое величин fi. Отсюда, fi можно интерпретировать как информационное содержание символа алфавита с индексом i и величиной pi вероятности появления этого символа в сообщении, передающем информацию. Пример. Пусть рассматривается алфавит из двух символов русского языка - "к" и "а". Относительные частоты встречаемости этих букв в частотном словаре русского языка равны соответственно p1=0.028, p2=0.062. Возьмем произвольное слово p длины N из k букв "к" и m (k+m=N) букв "а" над этим алфавитом. Число всех таких возможных слов, как это следует из комбинаторики, равно n=N!/(k! m!). Оценим количество информации в таком слове: I=log2n=lnn/ln2=log2e[lnN!-lnk!-lnm!]. Используя известную формулу Стирлинга (эта формула, как известно из математического анализа, достаточно точна при больших N, например, при N>100) - N!≈(N/e)N), а точнее, ее важное следствие, - lnN!≈N(lnN-1), получаем оценку количества информации (в битах) на 1 символ любого слова: I1=I/N≈(log2e/N)[(k+m)(lnN -1) - k(ln k-1) - m(ln m-1)]= =(log2e/N)[k ln(N/k) - m ln(N/m)]= = - log2e[(k/N) ln(k/N) + (m/N) ln(m/N)] -log2e [p1 ln p1+p2 ln p2]= =-log2e[0,028 ln0,028+0,062 ln0,062]≈ 0,235. Пример. В сообщении 4 буквы "a", 2 буквы "б", 1 буква "и", 6 букв "р". Определим количество информации в одном таком (из всех возможных) сообщений. Число N различных сообщений длиной 13 букв будет равно величине: N=13!/(4!×2!×1!×6!)=180180. Количество информации I в одном сообщении будет равно величине: I=log2(N)=log2180180≈18 (бит). Если k - коэффициент Больцмана, известный в физике как k=1.38×10-16 эрг/град, то выражение в термодинамике известно как энтропия, или мера хаоса, беспорядка в системе. Сравнивая выражения I и S, видим, что I можно понимать как информационную энтропию (энтропию из-за нехватки информации о/в системе). Л. Больцман дал статистическое определение энтропии в 1877 г. и заметил, что энтропия характеризует недостающую информацию. Спустя 70 лет, К. Шеннон сформулировал постулаты теории информации, а затем было замечено, что формула Больцмана инвариантна информационной энтропии, и была выявлена их системная связь, системность этих фундаментальных понятий. Важно отметить следующее. Нулевой энтропии соответствует максимальная информация. Основное соотношение между энтропией и информацией: I+S(log2e)/k=const или в дифференциальной форме dI/dt= -((log2e)/k)dS/dt. При переходе от состояния S1 с информацией I1 к состоянию S2 с информацией I2 возможны случаи: 1. S1 < S2 (I1 >I2) - уничтожение (уменьшение) старой информации в системе; 2. S1 = S2 (I1 = I2) - сохранение информации в системе; 3. S1 > S2 (I1 < I2) - рождение новой (увеличение) информации в системе. Главной положительной стороной формулы Шеннона является ее отвлеченность от семантических и качественных, индивидуальных свойств системы. В отличие от формулы Хартли, она учитывает различность, разновероятность состояний - формула имеет статистический характер (учитывает структуру сообщений), делающий эту формулу удобной для практических вычислений. Основной отрицательной стороной формулы Шеннона является то, что она не различает состояния (с одинаковой вероятностью достижения, например), не может оценивать состояния сложных и открытых систем и применима лишь для замкнутых систем, отвлекаясь от смысла информации. Теория Шеннона разработана как теория передачи данных по каналам связи, а мера Шеннона - мера количества данных и не отражает семантического смысла. Увеличение (уменьшение) меры Шеннона свидетельствует об уменьшении (увеличении) энтропии (организованности) системы. При этом энтропия может являться мерой дезорганизации систем от полного хаоса (S=Smax) и полной информационной неопределенности (I=Imin) до полного порядка (S=Smin) и полной информационной определённости (I=Imax) в системе. 1.13. Классификация и кодирование информации Важным понятием при работе с информацией является классификация объектов. Классификация - система распределения объектов (предметов, явлений, процессов, понятий) по классам в соответствии с определенным признаком. Под объектом понимается любой предмет, процесс, явление материального или нематериального свойства. Система классификации позволяет сгруппировать объекты и выделить определенные классы, которые будут характеризоваться рядом общих свойств. Классификация объектов - это процедура группировки на качественном уровне, направленная на выделение однородных свойств. Применительно к информации как к объекту классификации выделенные классы называют информационными объектами. Свойства информационного объекта определяются информационными параметрами, называемыми реквизитами. Реквизиты представляются либо числовыми данными, например вес, стоимость, год, либо признаками, например цвет, марка машины, фамилия. Реквизит - логически неделимый информационный элемент, описывающий определенное свойство объекта, процесса, явления и т.п. Кроме выявления общих свойств информационного объекта классификация нужна для разработки правил (алгоритмов) и процедур обработки информации, представленной совокупностью реквизитов. Классификатор - систематизированный свод наименований и кодов классификационных группировок. При классификации широко используются понятия классификационный признак и значение классификационного признака, которые позволяют установить сходство или различие объектов. Возможен подход к классификации с объединением этих двух понятий в одно, названное как признак классификации. Разработаны три метода классификации объектов: иерархический, фасетный, дескрипторный. Эти методы различаются разной стратегией применения классификационных признаков. Основные идеи этих методов рассмотрены в соответствующих источниках. Система кодирования применяется для замены названия объекта на условное обозначение (код) в целях обеспечения удобной и более эффективной обработки информации. Система кодирования - совокупность правил кодового обозначения объектов. Код строится на базе алфавита, состоящего из букв, цифр и других символов. Код характеризуется: длиной - число позиций в коде; структурой - порядок расположения в коде символов, используемых для обозначения классификационного признака. Процедура присвоения объекту кодового обозначения называется кодированием. Можно выделить две группы методов, используемых в системе кодирования, которые образуют: классификационную систему кодирования, ориентированную на проведение предварительной классификации объектов либо на основе иерархической системы, либо на основе фасетной системы; регистрационную систему кодирования, не требующую предварительной классификации объектов. Рассмотрим представленную на Рис. 1.13.1 систему кодирования, использующую разные методы. Рис.1.13.1. Разные методы в системе кодирования Классификация информации по разным признакам Любая классификация всегда относительна. Один и тот же объект может быть классифицирован по разным признакам или критериям. Часто встречаются ситуации, когда в зависимости от условий внешней среды объект может быть отнесен к разным классификационным группировкам. Эти рассуждения особенно актуальны при классификации видов информации без учета ее предметной ориентации, так как она часто может быть использована в разных условиях, разными потребителями, для разных целей. На Рис. 1.13.2 приведена одна из схем классификации циркулирующей в организации (фирме) информации. В основу классификации положено пять наиболее общих признаков: место возникновения, стадия обработки, способ отображения, стабильность, функция управления. Рис. 1.13.2. Классификация информации, циркулирующей в организации 1.14. Обработка информации Обработка информации состоит в получении одних «информационных объектов» из других «информационных объектов» путем выполнения некоторых алгоритмов и является одной из основных операций, осуществляемых над информацией, и главным средст­вом увеличения ее объема и разнообразия. На самом верхнем уровне можно выделить числовую и нечисловую обработку. В указанные виды обработки вкладывается раз­личная трактовка содержания понятия «данные». При числовой обработке используются такие объекты, как переменные, векто­ры, матрицы, многомерные массивы, константы и т.д. При нечи­словой обработке объектами могут быть файлы, записи, поля, ие­рархии, сети, отношения и т.д. Другое отличие заключается в том, что при числовой обработке содержание данных не имеет боль­шого значения, в то время как при нечисловой обработке нас ин­тересуют непосредственные сведения об объектах, а не их сово­купность в целом. С точки зрения реализации на основе современных достижений вычислительной техники выделяют следующие виды обработки информации: • последовательная обработка, применяемая в традиционной фоннеймановской архитектуре ЭВМ, располагающей одним процессором; • параллельная обработка, применяемая при наличии несколь­ких процессоров в ЭВМ; • конвейерная обработка, связанная с использованием в архитектуре ЭВМ одних и тех же ресурсов для решения разных задач, причем если эти задачи тождественны, то это последовательный конвейер, если задачи одинаковые - векторный конвейер. Основные процедуры обработки данных Создание данных, как процесс обработки, предусматривает их образование в результате выполнения некоторого алгоритма и дальнейшее использование для преобразований на более высоком уровне. Модификация данных связана с отображением изменений в реальной предметной области, осуществляемых путем включения новых данных и удаления ненужных. Контроль, безопасность и целостность направлены на адекват­ное отображение реального состояния предметной области в информационной модели и обеспечивают защиту информации от несанкционированного доступа (безопасность) и от сбоев и повреждений технических и программных средств. Поиск информации, хранимой в памяти компьютера, осущест­вляется как самостоятельное действие при выполнении ответов на различные запросы и как вспомогательная операция при обработке информации. Поддержка принятия решения является наиболее важным действием, выполняемым при обработке информации. Широкая альтернатива принимаемых решений приводит к необходимости использования разнообразных математических моделей Создание документов, сводок, отчетов заключается в преобразовании информации в формы, пригодные для чтения как челове­ком, так и компьютером. С этим действием связаны и такие опера­ции, как обработка, считывание, сканирование и сортировка доку­ментов. Наиболее распространенной областью применения технологической операции обработки информации является принятие реше­ний. В зависимости от степени информированности о состоянии управляемого процесса, полноты и точности моделей объекта и системы управления, взаимодействия с окружающей средой, про­цесс принятия решения протекает в различных условиях. 1.15. Хранение информации Хранение и накопление являются одними из основных дейст­вий, осуществляемых над информацией и главным средством обес­печения ее доступности в течение некоторого промежутка времени. В настоящее время определяющим направлением реализации этой операции является концепция базы данных, склада (хранилища) данных. База данных может быть определена как совокупность взаимосвязанных данных, используемых несколькими пользователями и хранящихся с регулируемой избыточностью. Хранимые данные не зависят от программ пользователей, для модификации и внесения изменений применяется общий управляющий метод. Банк данных — система, представляющая определенные услуги по хранению и поиску данных определенной группе пользователей по определенной тематике. Система баз данных — совокупность управляющей системы, прикладного программного обеспечения, базы данных, операцион­ной системы и технических средств, обеспечивающих информаци­онное обслуживание пользователей. Хранилище данных (ХД — используют также термины Data Warehouse, «склад данных», «информационное хранилище») - это база, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям. Основные отличия ХД от БД: • агрегирование данных; • данные из ХД никогда не удаляются; • пополнение ХД происходит на периодиче­ской основе; • формирование новых агрегатов данных, зависящих от старых-автоматическое; • доступ к ХД осуществляется на основе многомерного куба или гиперкуба. Альтернативой хранилищу данных является концепция витрин данных (Data Mart). Витрины данных — множество тематических БД, содержащих информацию, относящуюся к отдельным инфор­мационным аспектам предметной области. Еще одним важным направлением развития баз данных являются репозитарии. Репозитарий, в упрощенном виде, можно рассматривать просто как базу данных, предназначенную для хранения не пользовательских, а системных данных. Технология репозитариев проистекает из словарей данных, которые по мере обогаще­ния новыми функциями и возможностями приобретали черты ин­струмента для управления метаданными. По отношению к пользователям применяют трехуровневое представление для описания предметной области: концептуальное, логическое и внутреннее (физическое). Концептуальный уровень связан с частным представлением дан­ных группы пользователей в виде внешней схемы, объединяемых общностью используемой информации. Каждый конкретный пользователь работает с частью БД и представляет ее в виде внешней модели. Этот уровень характеризуется разнообразием используе­мых моделей (модель «сущность—связь», ER-модель, модель Чена), бинарные и инфологические модели, семантические сети). Логический уровень является обобщенным представлением данных всех пользователей в абстрактной форме. Используются три вида моделей: иерархические, сетевые и реляционные. Сетевая модель является моделью объектов-связей, допускающей только бинарные связи «многие к одному» и использует для описания модель ориентированных графов. Иерархическая модель является разновидностью сетевой, являю­щейся совокупностью деревьев (лесом). Реляционная модель использует представление данных в виде таблиц (реляций), в ее основе лежит математическое понятие теоретико-множественного отношения, она базируется на реляционной алгебре и теории отношений. Физический (внутренний) уровень связан со способом фактического хранения данных в физической памяти ЭВМ. Во многом оп­ределяется конкретным методом управления. Основными компонентами физического уровня являются хранимые записи, объеди­няемые в блоки; указатели, необходимые для поиска данных; дан­ные переполнения; промежутки между блоками; служебная информация. По наиболее характерным признакам БД можно классифици­ровать следующим образом: по способу хранения информации: • интегрированные; • распределенные; по типу пользователя: • монопользовательские; • многопользовательские; по характеру использования данных: • прикладные; • предметные. В настоящее время при проектировании БД используют два подхода. Первый из них основан на стабильности данных, что обеспечивает наибольшую гибкость и адаптируемость к используе­мым приложениям. Применение такого подхода целесообразно в тех случаях, когда не предъявляются жесткие требования к эффек­тивности функционирования (объему памяти и продолжительности поиска), существует большое число разнообразных задач с изме­няемыми и непредсказуемыми запросами. Второй подход базируется на стабильности процедур запросов к БД и является предпочтительным при жестких требованиях к эф­фективности функционирования, особенно это касается быстро­действия. Другим важным аспектом проектирования БД является проблема интеграции и распределения данных. Господствовавшая до недавнего времени концепция интеграции данных при резком увеличении их объема, оказалась несостоятельной. Этот факт, а также увеличение объемов памяти внешних запоминающих устройств при их удешевлении, широкое внедрение сетей передачи данных способствовало вне­дрению распределенных БД. Распределение данных по месту их ис­пользования может осуществляться различными способами. Раздел 2. Общие положения системного анализа 2.1. Методология системного подхода Системный подход – обычно многоцикловый процесс познания и поиска причин и решений для достижения определенной цели, для которой выделяется некоторая система. Как правило, после первого цикла специалисты убеждаются, что система работает недостаточно успешно. Для устранения этой проблемы специалисты выходят на новый цикл системного анализа. Анализируются прототипы, рассматривается функционирование каждого элемента подсистемы, действенность связи, правомочность ограничений. Если невозможно достичь желаемого эффекта, надо вернуться к уточнению системы, возможно надо ее расширить, ввести в нее другие элементы, предусмотреть новые связи. В новой рассмотренной системе увеличивается возможность получения более широкого спектра решений, среди которых может оказаться желаемый результат. Основные «+» системного подхода: 1) Высвечивается то общее в различных объектах и процессах, что затеняется различными деталями, трудно обнаруживается, пока не отброшены частности 2) Методы принятия решений переносятся из одних функциональных областей в другие 3) У специалистов кардинально меняется степень научного мышления. От детерминированных моделей они переходят к использованию моделей с нечеткими целями и ограниченными к применению математического аппарата нечетких множеств 4) Не допускается переоценка возможностей отдельных методов при принятии решений (математическое моделирование в ущерб экспертным оценкам) – исключается снятие всех проблем с использованием одного инструмента 5) Осуществляется синтез знаний из различных наук. В проекты вводятся информационные описания систем (виды, объемы, назначение, пути прохождения информации) и разрабатывается процесс сбора и обработки данных и информации 6) При традиционном проектировании и управлении оперативное описание представлено слабо, не достаточно для эффективного проектирования и управления. 7) Возникает объективная основа для выбора необходимых направлений дальнейшего развития исследований. В области, которая относится к проектированию, системный подход жизненно важен для создания связи или потока информации. Общая система образуется из подсистем связи. Информационные процессы находят свое выражение в виде потока информации для принятия решений. Системный подход основывается на принципах: • Единство – совместное рассмотрение системы как единого целого и как совокупности частей • Развитие – учет изменяемости системы, ее способности развития, накапливаемости информации с учетом динамики среды • Глобальные цели – ответственность за выбор глобальной цели, оптимум подсистем не является оптимумом всей системы • Функциональность – совместное рассмотрение структуры системы и функций с приоритетом функций над структурой • Сочетание децентрализации и централизации • Иерархия – учет соподчинения и ранжирования частей • Неопределенность – учет вероятностного наступления событий • Организованность – степень выполнения решений и выводов Системный подход к исследованиям объектов включает этапы: • Выделение объекта исследования из общей совокупности процессов, очертание контура и границ системы, ее элементов, связей со средой, установление целей исследования, выяснение структуры и функций системы, выделение главных свойств элемента и системы в целом, установление их соответствия • Определение основных критериев эффективного системы, основных ограничений и условий функционирования • Определение вариантов структур и элементов, учет основных факторов, влияющих на систему • Составление модели системы • Оптимизация функционирования системы по достижению цели • Определение оптимальной схемы управления системы • Установление обратной связи по результатам функционирования, определение работоспособности и надежности функционирования системы Общая теория систем выступает в 2 аспектах: В широком смысле – как основополагающая фундаментальная наука, охватывающая всю совокупность проблем, связанных с исследованием и разработкой систем. В узком аспекте – как теория, стремящаяся вывести из общего определения системы понятие, относящееся к организованным целым (взаимодействие, централизация, финальность), применяющая их к анализу конкретных явлений. Прикладная область общей теории систем включает системотехнику, исследование операций, психологию операций. Перспективными на данном уровне развития науки представляются попытки построения теоретических моделей отдельных типов системных объектов. Весомый вклад в решение этих проблем внесли: Берталанфи – модель открытой системы; Эшби – методы и принципиальные возможности исследования, основанные на подходе к объекту как черному ящику; Акофф – модель организации; Клеер - способы кибернетического исследования систем; Месорович – модели многоуровневых, многоцелевых задач. Каждая такая проблема требует для своего решения соответствующих методов. Месорович стремится построить мат. об-е общей теории системы, Шуфорд – теоретико-вероятностный анализ структуры системы, Эшби - теоретико-множественную концепцию гомеостазиса (совокупность сложных средств, направленных на поддержание равновесия системы). В результате определился ряд направлений, решающий основные задачи теории системы: 1. Кибернетика – основана на принципе обратной связи, вскрывающая механизмы целенаправленного и самоконтролируемого поведения. 2. Теория информации – вводит понятие информации как некоторого количества и развивает принципы передачи информации. 3. Теория игр. 4. Теория решений – анализирующая рациональные выборы внутри организаций на основе рассмотрения данной ситуации, ее возможных исходов. 5. Топология – (реляционная математика) включает неметрические области – теория сетей, теория графов. 6. Факторный анализ – процедура изоляции посредством использования мат.анализа факторов в многопеременных явлениях в различных областях знаний. Предметом изучения системного анализа является система, независимо от ее природы, организации, способа существования и способа описания. Целью рассмотрения системы является решение задач анализа, управления и проектирования. 2.2. Этапы системного анализа. I. Постановка проблемы II. Расширение проблемы до проблематики, т.е. нахождение системы проблем существенно связанных с исследуемой проблемой без учета которых она не может быть решена. III. Выявление цели, которая указывает направление, в котором надо двигаться, чтобы поэтапно решить проблему. IV. Формирование критериев. Критерии – количественное отражение степени достижения системой поставленных перед ней целей, правило выбора предпочтительного варианта из ряда альтернатив. Многокритериальность – один из способов повышения адекватности и описания цели. Критерии должны по возможности описать все важные аспекты цели, но при этом надо минимизировать число необходимых критериев. V. Агрегирование критериев. Выявленные критерии могут быть объединены или в группы, или заменены обобщающим критерием. VI. Генерирование альтернатив и выбор, с использованием критериев, наилучшей из них. Формирование множества альтернатив является творческим этапом системного анализа VII. Исследование ресурсных возможностей, в т.ч. информационные ресурсы VIII. Выбор формализаций для решения проблемы IX. Построение системы X. Использование результатов Основные научные инструменты системного анализа: ◦ Неформальные методы: метод сценариев, метод экспертных оценок ◦ Графические методы: метод деления целей, матричный, сетевые методы. ◦ Количественные: статический, математический ◦ Методы моделирования: все виды моделей В ходе рассмотрения реальной системы приходится сталкиваться с совокупностью проблем, решение которых могут быть под силу только коллективу профессионалов различного профиля. К таким проблемам относятся проблемы начиная с выделения системы из среды, ее формального описания, взаимодействия с внешней средой, выбора или разработки оптимального алгоритма управления, оптимального проектирования, технических средств управления и т.п., кончая подбором кадров и организацией коллектива по решению этих работ. Для решения названных проблем системный анализ привлекает широкий спектр различных наук и различные сферы практической деятельности. Центральным понятием системного анализа является понятие “система”.  Определение: система есть совокупность элементов (подсистем). При определенных условиях элементы сами могут рассматриваться как системы, а исследуемая система – как элемент более сложной системы: связи между элементами в системе превосходят по силе связи этих элементов с элементами, не входящими в систему. Это свойство позволяет выделить систему из среды; для любой системы характерно существование интегративных качеств (свойство эмерджентности), которые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному ее элементу в отдельности: систему нельзя сводить к простой совокупности элементов; система всегда имеет цели, для которых она функционирует и существует. Методология системного подхода при решении задач анализа систем сводится к тому, что исследования объекта ориентируются на раскрытие его интегративных качеств, на выявлении многообразных связей и механизмов, обеспечивающих эти качества. Методология системного подхода при решении задач проектирования и синтеза систем состоит в следующем. Задача проектирования системы расчленяется на подзадачи проектирования ее элементов. Причем, каждый из элементов должен рассматриваться не сам по себе, а во взаимодействии с другими элементами. Решение подзадач должно происходить при условии обеспечения интегративных качеств функционирования всей системы. Для выполнения этого требования необходим единый идеологический и организационный план проектирования, связывающий все фазы в целом, начиная от исследовательской проработки до фазы изготовления и эксплуатации. Основные черты методики проектирования - системность и оптимизационность, использование имитационного моделирования и вычислительной техники. Обычно задача проектирования на данном уровне развития науки и вычислительной техники чаще всего осуществляется как многократно решаемая задача анализа множества вариантов проекта системы. Суть системного прохода можно более четко описать с помощью формализованной структуры, которая может быть применена в практике решения задач анализа, синтеза и проектирования: S=.Здесь: S - совокупность методологических требований системного подхода; G - формулирование цели проектирования, синтеза системы или ее выявление при решении задачи анализа; W - определение интегративных качеств системы как целого и (или) методов их установления; M - членение системы на множество ее составляющих подсистем; Q - установление цели функционирования свойств каждой подсистемы и изучение образования механизма обеспечения цели системы как целого и ее интегративных свойств; Str(Org) - анализ структуры (организации) системы, изучение ее влияния на интегративные качества системы в целом; Ier - определение уровня иерархии данной системы и ее подсистем в иерархической структуре систем, куда входит данная система; P, R, a - влияние свойств (P) системы на другие системы; а также выявление отношений (R) связей (a ) данной системы и ее подсистем с другими системами (внешней средой); Е - изучение влияния внешней среды на систему; В - анализ процесса функционирования системы, в том числе, ее развития; I - анализ информационных потоков, циркулирующих в системе и поступающих из вне для целей управления ею; С - описание принципов управления и процесса управления системой. Приведенная структура алгоритма системного подхода не является единственной. Они достаточно многочисленны, однако принципиальных различий нет, отличия проявляются только в деталях. Подчеркнем также, что в практике использования алгоритма системного подхода возможен циклический, итерационный характер его применения как в целом, так и отдельных его этапов. 2.3. Описания, базовые структуры и этапы анализа систем Дадим вначале интуитивное определение системы и подсистемы. Система - объект или процесс, в котором элементы-участники связаны некоторыми связями и отношениями. Подсистема - часть системы с некоторыми связями и отношениями. Любая система состоит из подсистем, подсистема любой системы может быть сама рассмотрена как система. Границы рассматриваемой системы определяются доступными ресурсами и окружением. Определим основные понятия системного анализа, необходимые далее. Состояние системы - фиксация совокупности доступных системе ресурсов (материальных, энергетических, информационных, пространственных, временных, людских, организационных), определяющих ее отношение к ожидаемому результату или его образу. Это "фотография" механизма преобразования входных данных системы в выходные данные. Цель - образ несуществующего, но желаемого, с точки зрения задачи или рассматриваемой проблемы, состояния среды, т.е. такого состояния, которое позволяет решать проблему при данных ресурсах. Это описание, представление некоторого наиболее предпочтительного (с точки зрения поставленной цели и доступных ресурсов) состояния системы. Задача - некоторое множество исходных посылок (входных данных к задаче), описание цели, определенной над множеством этих данных, и, может быть, описание возможных стратегий достижения этой цели или возможных промежуточных состояний исследуемого объекта. Решить задачу означает определить четко ресурсы и пути достижения указанной цели при исходных посылках. Решение задачи - описание, представление состояния задачи, при котором достигается указанная цель; решением задачи называют нахождения этого состояния. Понятие проблемы в системном анализе - шире, чем понятие задачи, и состоит обычно из ряда взаимосвязанных задач. Проблема - описание, хотя бы содержательное, ситуации, в которой определены: цель, достигаемые (достижимые, желательные) результаты и, возможно, ресурсы и стратегия достижения цели (решения). Проблема проявляется поведением системы. Описание (спецификация) системы - это идентификация ее определяющих элементов и подсистем, их взаимосвязей, целей, функций и ресурсов, т.е. описание допустимых состояний системы. Если входные посылки, цель, условие задачи, решение или, возможно, даже само понятие решения плохо (частично) описываемы, формализуемы, то эти задачи называются плохо формализуемыми. Поэтому при решении таких задач приходится рассматривать целый комплекс формализованных задач, с помощью которых можно исследовать эту плохо формализованную задачу. Сложность их исследования заключается в необходимости учета различных, а часто и противоречивых критериев определения, оценки решения задачи. Определим, пока не формализованно, понятие структуры системы. Структура - все то, что вносит порядок во множество объектов, т.е. совокупность связей и отношений между частями целого, необходимых для достижения цели. Базовые топологии структур (систем) приведены на рис. 2.3.1-2.3.4. Рис. 2.3.1.  Структура линейного типа Рис. 2.3.2.  Структура иерархического типа (первая цифра - номер уровня) Рис. 2.3.3.  Структура сетевого типа (вторая цифра - номер в пути) Рис. 2.3.4.  Структура матричного типа Кроме указанных основных типов структур, используются и другие, образующиеся с помощью их корректных комбинаций - соединений и вложений. Пример. Из комбинаций "плоскостных временных" матричных структур можно получить матричную "пространственную (время-возрастную)" структуру. Комбинация сетевых структур может вновь дать сетевую структуру. Комбинация иерархической и линейной структур может привести как к иерархической ("навешивая" древовидную структуру на древовидную), так и к неопределенной ("навешивая" древовидную структуру на линейную). Смешанную структуру могут иметь системы открытого акционерного типа, корпорации на рынке с дистрибьютерской сетью и другие. Из одинаковых элементов можно получать структуры различного типа. В современных компьютерных архитектурах, компьютерных системах и сетях важно правильно выбрать эффективную структуру и топологию. Пример. Последовательная структура используется при организации конвейерных вычислений на суперкомпьютерах (конвейерных вычислительных структурах). Сетевая структура (в частности, типа "бабочка") используется для организации вычислений специализированных структур, в частности, для быстрого преобразования Фурье, которое используется для обработки спутниковой информации и во многих других отраслях. Древовидные сети подвержены влиянию переменных задержек, когда данные из всех узлов одного поддерева должны быть переданы на другое поддерево. Двумерные решетки (матрицы) часто применяются для обработки изображений. Матрично-матричная структура - гиперкуб используется для связи каждого из 2n узлов с каждым, который отличен в одном двоичном разряде, и организации их независимой работы по выполнению отдельных частей большой программы (задачи); в частности, компьютер такой архитектуры эффективно играл с Г.Каспаровым в шахматы. Структура является связной, если возможен обмен ресурсами между любыми двумя подсистемами системы (предполагается, что если есть обмен i-й подсистемы с j-й подсистемой, то есть и обмен j-й подсистемы с i-й). Если структура или элементы системы плохо (частично) описываемы или определяемы, то такое множество объектов называется плохо или слабо структурируемым (структурированным). Таково большинство социально-экономических систем, обладающих рядом специфических черт плохо структурируемых систем, а именно: 1. мультиаспектностью и взаимосвязанностью происходящих в них процессов (экономических, социальных и т.п.), невозможностью их структурирования, так как все происходящие в них явления должны рассматриваться в совокупности; 2. отсутствием достаточной информации (как правило, количественной) о динамике процессов и применимостью лишь качественного анализа; 3. изменчивостью и многовариантностью динамики процессов и т.д. Плохо формализуемые и плохо структурируемые проблемы (системы) наиболее часто возникают на стыке различных наук, при исследовании синергетических процессов и систем. "Система" в переводе с греческого означает "целое, составленное из частей". Это одна из абстракций системного анализа, которую можно конкретизировать, выразить в конкретных формах. Можно теперь дать и следующее, более полное определение системы. Система - это средство достижения цели или все то, что необходимо для достижения цели (элементы, отношения, структура, работа, ресурсы) в некотором заданном множестве объектов (операционной среде). Рис. 2.3.5.  Структура системы Для описания системы важно знать, какие она имеет структуру (строение), функции (работу) и связи (ресурсы) с окружением. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Любая система имеет внутренние состояния, внутренний механизм преобразования входных данных в выходные (внутреннее описание), а также имеет внешние проявления (внешнее описание). Внутреннее описание дает информацию о поведении системы, о соответствии (несоответствии) внутренней структуры системы целям, подсистемам (элементам) и ресурсам в системе, внешнее описание - о взаимоотношениях с другими системами, с целями и ресурсами других систем (см. рис. 2.3.5). Внешнее описание системы определяется ее внутренним описанием. Морфологическое (структурное или топологическое) описание системы - это описание строения или структуры системы или описание совокупности А элементов этой системы и необходимого для достижения цели набора отношений R между этими элементами системы. Функциональное описание системы - это описание законов функционирования, эволюции системы, алгоритмов ее поведения, "работы". Информационное (информационно-логическое или инфологическое) описание системы - это описание информационных связей как системы с окружающей средой, так и подсистем системы. Раньше информационное описание системы называли кибернетическим. Пример. Рассмотрим систему "Информационный центр". Входная, выходная и внутрисистемная информация представляется документами, графическими, аудио- и видеофайлами, программами и т.д. Системные функции: предоставление машинного времени, обработка данных, поиск информации, создание и обработка архивов и баз данных. Системные цели: внедрение новых информационных технологий, внедрение новых методов обучения персонала и пользователей, повышение эффективности поиска, получения, обработки и хранения информации. Описание системы: x(t+1)=x(t)-a(t)x(t)+b(t)x(t), где x(t) - эффективность методов работы с информацией в момент времени t; a(t) - коэффициент компьютерной неграмотности пользователей; b(t) - коэффициент, показывающий степень внедрения новых аппаратно-программных средств. С точки зрения морфологического описания, система может быть: • гетерогенной системой - содержащей элементы разного типа, происхождения (подсистемы, не детализируемые на элементы с точки зрения выбранного подхода морфологического описания); • гомогенной системой - т.е. содержать элементы только одного типа, происхождения; • смешанной системой - с гетерогенными и гомогенными подсистемами. Морфологическое описание системы зависит от учитываемых связей, их глубины (связи между главными подсистемами, между второстепенными подсистемами, между элементами), структуры (линейная, иерархическая, сетевая, матричная, смешанная), типа (прямая связь, обратная связь), характера (позитивная, негативная). Основные признаки системы: • целостность, связность или относительная независимость от среды и систем (наиболее существенная количественная характеристика системы). С исчезновением связности исчезает и система, хотя элементы системы и даже некоторые отношения между ними могут быть сохранены; • наличие подсистем и связей между ними или наличие структуры системы (наиболее существенная качественная характеристика системы). С исчезновением подсистем или связей между ними может исчезнуть и сама система; • возможность обособления или абстрагирования от окружающей среды, т.е. относительная обособленность от тех факторов среды, которые в достаточной мере не влияют на достижение цели; • связи с окружающей средой по обмену ресурсами; • подчиненность всей организации системы некоторой цели (как это, впрочем, следует из определения системы); • эмерджентность или несводимость свойств системы к свойствам элементов. Целое всегда есть система, а целостность всегда присуща системе, проявляясь в системе в виде симметрии, повторяемости (цикличности), адаптируемости и саморегуляции, наличии и сохранении инвариантов. "В организованной системе каждая часть или сторона дополняет собой другие и в этом смысле нужна для них как орган целого, имеющий особое значение" (Богданов А.А.). При системном анализе объектов, процессов, явлений необходимо пройти (в указанном порядке) следующие этапы системного анализа: 1. Обнаружение проблемы (задачи). 2. Оценка актуальности проблемы. 3. Формулировка целей, их приоритетов и проблем исследования. 4. Определение и уточнение ресурсов исследования. 5. Выделение системы (из окружающей среды) с помощью ресурсов. 6. Описание подсистем (вскрытие их структуры), их целостности (связей), элементов (вскрытие структуры системы), анализ взаимосвязей подсистем. 7. Построение (описание, формализация) структуры системы. 8. Установление (описание, формализация) функций системы и ее подсистем. 9. Согласование целей системы с целями подсистем. 10. Анализ (испытание) целостности системы. 11. Анализ и оценка эмерджентности системы. 12. Испытание, верификация системы (системной модели), ее функционирования. 13. Анализ обратных связей в результате испытаний системы. 14. Уточнение, корректировка результатов предыдущих пунктов. Общее представление информационных систем Понятие информационной системы Пример 3.1. Приведем несколько систем, состоящих из разных элементов и направленных на реализацию разных целей. Система Элементы системы Главная цель системы Фирма Люди, оборудование, материалы, здания и др. Производство товаров Компьютер Электронные и электромеханические элементы, линии связи и др. Обработка данных Телекоммуникационная система Компьютеры, модемы, кабели, сетевое программное обеспечение и др. Передача информации Информационная система Компьютеры, компьютерные сети, люди, информационное и программное обеспечение Производство профессиональной информации В информатике понятие "система" широко распространено и имеет множество смысловых значений. Чаще всего оно используется применительно к набору технических средств и программ. Системой может называться аппаратная часть компьютера. Системой может также считаться множество программ для решения конкретных прикладных задач, дополненных процедурами ведения документации и управления расчетами. Добавление к понятию "система" слова "информационная" отражает цель ее создания и функционирования. Информационные системы обеспечивают сбор, хранение, обработку, поиск, выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений задач из любой области. Они помогают анализировать проблемы и создавать новые продукты. Информационная система - взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели. Современное понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации персонального компьютера. В крупных организациях наряду с персональным компьютером в состав технической базы информационной системы может входить мэйнфрейм или суперЭВМ. Кроме того, техническое воплощение информационной системы само по себе ничего не будет значить, если не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление. Необходимо понимать разницу между компьютерами и информационными системами. Компьютеры, оснащенные специализированными программными средствами, являются технической базой и инструментом для информационных систем. Информационная система немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями. Этапы развития информационных систем История развития информационных систем и цели их использования на разных периодах представлены в табл. 3.2. Таблица 3.2. Изменение подхода к использованию информационных систем Период времени Концепция использования информации Вид информационных систем Цель использования 1950 - 1960 гг. Бумажный поток расчетных документов Информационные системы обработки расчетных документов на электромеханических бухгалтерских машинах Повышение скорости обработки документов Упрощение процедуры обработки счетов и расчета зарплаты 1960 - 1970 гг. Основная помощь в подготовке отчетов Управленческие информационные системы для производственной информации Ускорение процесса подготовки отчетности 1970 - 1980 гг. Управленческий контроль реализации (продаж) Системы поддержки принятия решений Системы для высшего звена управления Выборка наиболее рационального решения 1980 - 2000 гг. Информация - стратегический ресурс, обеспечивающий конкурентное преимущество Стратегические информационные системы Автоматизированные офисы Выживание и процветание фирмы Первые информационные системы появились в 50-х гг. В эти годы они были предназначены для обработки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению затрат и времени на подготовку бумажных документов. 60-е гг. знаменуются изменением отношения к информационным системам. Информация, полученная из них, стала применяться для периодической отчетности по многим параметрам. Дня этого организациям требовалось компьютерное оборудование широкого назначения, способное обслуживать множество функций, а не только обрабатывать счета и считать зарплату, как было ранее. В 70-х - начале 80-х гг. информационные системы начинают широко использоваться в качестве средства управленческого контроля, поддерживающего и ускоряющего процесс принятия решений. К концу 80-х гг. концепция использования информационных систем вновь изменяется. Они становятся стратегическим источником информации и используются на всех уровнях организации любого профиля. Информационные системы этого периода, предоставляя вовремя нужную информацию, помогают организации достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта, обеспечивать себе достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и многое другое. 2.4. Процессы в информационной системе Процессы, обеспечивающие работу информационной системы любого назначения, условно можно представить в виде схемы (Рис. 3.2.1), состоящей из блоков: • ввод информации из внешних или внутренних источников; • обработка входной информации и представление ее в удобном виде; вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему; обратная связь - это информация, переработанная людьми данной организации для коррекции входной информации. Информационная система определяется следующими свойствами: любая информационная система может быть подвергнута анализу, построена и управляема на основе общих принципов построения систем; • информационная система является динамичной и развивающейся; • при построении информационной системы необходимо использовать системный подход; • выходной продукцией информационной системы является информация, на основе которой принимаются решения; • информационную систему следует воспринимать как человеко-компьютерную систему обработки информации. В настоящее время сложилось мнение об информационной системе как о системе, реализованной с помощью компьютерной техники. Хотя в общем случае информационную систему можно понимать и в некомпьютерном варианте. Чтобы разобраться в работе информационной системы, необходимо понять суть проблем, которые она решает, а также организационные процессы, в которые она включена. Так, например, при определении возможности компьютерной информационной системы для поддержки принятия решений следует учитывать: структурированность решаемых управленческих задач; уровень иерархии управления фирмой, на котором решение должно быть принято; • принадлежность решаемой задачи к той или иной функциональной сфере бизнеса; • вид используемой информационной технологии. Рис. 3.2.1. Процессы в информационной системе Технология работы в компьютерной информационной системе доступна для понимания специалистом некомпьютерной области и может быть успешно использована для контроля процессов профессиональной деятельности и управления ими. 2.5. Базовые информационные процессы: процесс извлечения информации. Информационные технологии основаны на реализации информационных процессов, разнообразие которых требует выделения базовых. К ним можно отнести извлечение, транспортирование, обработку, хранение, представление и использование информации. На логическом уровне должны быть построены математические модели, обеспечивающие параметрическую и критериальную совместимость информационных процессов в системе информационных технологий. В процессе извлечения информации основной акцент сделан на формы и методы исследования данных, позволяющих формализовать и абстрагировано описать предметную область. Процесс транспортирования информации рассматривается в рамках эталонной семиуровневой модели, известной как модель OSI. Большое внимание уделено протоколам различных уровней, обеспечивающих необходимый уровень стандартизации. Процессы обработки информации излагаются в аспекте поддержки принятия решений с выделением типовых компонентов. Хранение информации представляется с одной стороны, как совокупность моделей концептуального, логического и физического уровней, с другой — как набор методов и способов практической реализации. Большое внимание уделено эргономическим и психологическим факторам при распределении функции между человеком и техническими устройствами в процессе представления и использования информации. Источниками данных в любой предметной области являются объекты и их свойства, процессы и функции, выполняемые этими объектами или для них. Любая предметная область рассматривается в виде трех представлений. По аналогии с добычей полезных ископаемых процесс извлечения информации направлен на получение ее наибольшей концентрации. В связи с этим процесс извлечения можно представить, как прохождение информации через трехслойный фильтр, в котором осуществляется оценка синтаксической ценности (правильность представления), семантической (смысловой) ценности, прагматической (потребительской) ценности. При извлечении информации важное место занимают различные формы и методы исследования данных: • поиск ассоциаций, связанных с привязкой к какому-либо событию; • обнаружение последовательностей событий во времени; • выявление скрытых закономерностей по наборам данных, путем определения причинно-следственных связей между значениями определенных косвенных параметров исследуемого объекта (ситуации, процесса); • оценка важности (влияния) параметров на развитие ситуации; • классифицирование (распознавание), осуществляемое путем поиска критериев, по которым можно было бы относить объект (события, ситуации, процессы) к той или иной категории; • кластеризация, основанная на группировании объектов по каким-либо признакам; • прогнозирование событий и ситуаций. Следует упомянуть неоднородность (разнородность) информационных ресурсов, характерную для многих предметных областей. Одним из путей решения данной проблемы является объектно-ориентированный подход, наиболее распространенный в настоящее время. Кратко рассмотрим его основные положения. Декомпозиция на основе объектно-ориентированного подхода основана на выделении следующих основных понятий: объект, класс, экземпляр. Объект — это абстракция множества предметов реального мира, обладающих одинаковыми характеристиками и законами поведения. Объект характеризует собой типичный неопределенный элемент такого множества. Основной характеристикой объекта является состав его атрибутов (свойств). Атрибуты — это специальные объекты, посредством которых можно задать правила описания свойств других объектов. Экземпляр объекта — это конкретный элемент множества. Например, объектом может являться государственный номер автомобиля, а экземпляром этого объекта — конкретный номер К 173 ПА. Класс - это множество предметов реального мира, связанных общностью структуры и поведением. Элемент класса — это конкретный элемент данного множества. Например, класс регистрационных номеров автомобиля. Важная особенность объектно-ориентированного подхода связана с понятием инкапсуляции, обозначающим сокрытие данных и методов (действий с объектом) в качестве собственных ресурсов объекта. Понятия полиморфизма и наследования определяют эволюцию объектно-ориентированной системы, что подразумевает определение новых классов объектов на основе базовых. Полиморфизм интерпретируется как способность объекта принадлежать более чем одному типу. Наследование выражает возможность определения новых классов на основе существующих с возможностью добавления или переопределения данных и методов. Для уменьшения избыточности используется процесс обогащения информации, например, при хранении в компьютере списка сотрудников организации иногда достаточно использовать первые 3-4 буквы их фамилий. Среди методов обогащения информации различают структурное, статистическое, семантическое и прагматическое обогащения. Структурное обогащение предполагает изменение параметров сообщения, отображающего информацию в зависимости от частотного спектра исследуемого процесса, скорости обслуживания источников информации и требуемой точности. При статистическом обогащении осуществляют накопление статистических данных и обработку выборок из генеральных совокупностей накопленных данных. Семантическое обогащение означает минимизацию логической формы, исчислений и высказываний, выделение и классификацию понятий, содержания информации, переход от частных понятий к более общим. В итоге семантического обогащения удается обобщенно представить обрабатываемую либо передаваемую информацию и устранить логическую противоречивость в ней. Прагматическое обогащение является важной ступенью при использовании информации для принятия решения, при котором из полученной информации отбирается наиболее ценная, отвечающая целям и задачам пользователя 2.6. Базовые информационные процессы: процесс транспортирования информации. Модель OSI и системы протоколов. Основным физическим способом реализации операции транспортировки является использование локальных сетей и сетей передачи данных. При разработке и использовании сетей для обеспечения совместимости используется ряд стандартов, объединенных в семиуровневую модель открытых систем, принятую во всем мире и определяющую правила взаимодействия компонентов сети на данном уровне (протокол уровня) и правила взаимодействия компонентов различных уровней (межуровневый интерфейс) Международные стандарты в области сетевого информационного обмена нашли отражение в эталонной семиуровневой модели, известной как модель OSI (Open System Intercongtction - связь открытых систем) Физический уровень реализует физическое управление и относится к физической цепи, например телефонной, по которой передается информация. На этом уровне модель OSI определяет физические, электрические, функциональные и процедурные характеристики цепей связи, а также требования к сетевым адаптерам и модемам. Канальный уровень. На этом уровне осуществляется управление звеном сети (каналом) и реализуется пересылка блоков (совокупности битов) информации по физическому звену. Осуществляет такие процедуры управления, как определение начала и конца блока, обнаружение ошибок передачи, адресация сообщений и др. Канальный уровень определяет правила совместного использования сетевых аппаратных средств компьютерами сети. Сетевой уровень относится к виртуальной (воображаемой) цепи, которая не обязана существовать физически. С помощью интерфейса, обеспечиваемого этим уровнем, удается «спрятать» сложности управления передачей на физическом уровне. Программные средства данного уровня обеспечивают определение маршрута передачи пакетов в сети. Маршрутизаторы, обеспечивающие поиск оптимального маршрута на основе анализа адресной информации, функционируют на сетевом уровне модели OSI, называемое мостом. Транспортный уровень. Первые три уровня образуют общую сеть, в которой коллективно могут работать многие пользователи. На транспортном уровне контролируется очередность пакетов сообщений и их принадлежность. Таким образом, в процессе обмена между компьютерами поддерживается виртуальная связь, аналогичная телефонной коммутации. Сеансовый уровень. В некоторых случаях трудно организовать процесс взаимодействия между пользователями из-за обилия способов такого взаимодействия. Для устранения этих трудностей на данном уровне координируются и стандартизируются процессы установления сеанса, управления передачей и приемом пакетов сообщений, завершения сеанса. Управление представлением. Программные средства этого уровня выполняют преобразования данных из внутреннего формата передающего компьютера во внутренний формат компьютера-получателя, если эти форматы отличаются друг от друга (например, IBM PC и DEC). Данный уровень включает функции, относящиеся к используемому набору символов, кодированию данных и способам представления данных на экранах дисплеев или печати. Помимо конвертирования форматов на данном уровне осуществляется сжатие передаваемых данных и их распаковка. Прикладной уровень относится к функциям, которые обеспечивают поддержку пользователю на более высоком прикладном и системном уровнях, например: • организация доступа к общим сетевым ресурсам: информации, дисковой памяти, программным приложениям, внешним устройствам (принтерам, стримерам и др.); • общее управление сетью (управление конфигурацией, разграничение доступа к общим ресурсам сети, восстановление работоспособности после сбоев и отказов, управление производительностью); • передача электронных сообщений, включая электронную почту; • организация электронных конференций; • диалоговые функции высокого уровня. Модель OSI представляет собой стандартизированный каркас и общие рекомендации, требования же к конкретным компонентам сетевого программного обеспечения задаются протоколами. Протокол является стандартом в области сетевого программного обеспечения и определяет совокупность функциональных и эксплуатационных требований к какому-либо его компоненту, которых придерживаются производители этого компонента. Требования протокола могут отличаться от требований эталонной модели OSI. Международный институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (ШЕЕ) разработал стандарты для протоколов передачи данных в локальных сетях. Эти стандарты, которые описывают методы доступа к сетевым каналам данных, получили название IEEE 802. Протоколы сетевого взаимодействия можно классифицировать по степени близости к физической среде передачи данных. 2.7. Базовые информационные процессы: представление и использование информации. Организация интерфейсов, концепция гипертекста. Представление и использование информации В условиях использования информационных технологий функции распределены между человеком и техническими устройствами. При анализе деятельности человека наибольшее значение имеют эргономические (инженерно-психологические) и психологические (социально-психологические) факторы. Эргономические факторы позволяют, во-первых, определить рациональный набор функций человека, во-вторых, обеспечить рациональное сопряжение человека с техническими средствами и информационной средой. Психологические факторы имеют большое значение, так как внедрение информационных технологий в корне изменяет деятельность человека. Наряду с положительными моментами, связанными с рационализацией деятельности, предоставлением новых возможностей, возникают и негативные явления. Это может быть вызвано различными факторами: психологическим барьером, усложнением функций, другими субъективными факторами (условиями и организацией труда, уровнем заработной платы, результативностью труда, изменением квалификации). При работе в среде информационных технологий человек воспринимает не сам объект, а некоторую его обобщенную информационную модель, что накладывает особые требования на совместимость пользователя с различными компонентами информационных технологий. Важным признаком, который необходимо учитывать при разработке и внедрении информационных технологий является отношение человека к информации. Оно может быть пассивным, когда пользователю предоставляется информация по жесткому алгоритму, и активным, когда пользователь создает необходимые ему данные. Основной задачей операции представления информации пользователю является создание эффективного интерфейса в системе «человек—компьютер». При этом осуществляется преобразование информации в форму, удобную для восприятия пользователя. Среди существующих вариантов интерфейса в системе «человек—компьютер» можно выделить два основных типа на основе меню («смотри и выбирай») и на основе языка команд («вспоминай и набирай»). Интерфейсы типа меню облегчают взаимодействие пользователя с компьютером, так как не требуют предварительного изучения языка общения с системой. На каждом шаге диалога пользователю предъявляются все возможные в данный момент команды в виде наборов пунктов меню, из которого пользователь должен выбрать нужный. Такой способ общения удобен для начинающих и непрофессиональных пользователей. Интерфейс на основе языка команд требует знания пользователем синтаксиса языка общения с компьютером. Достоинством командного языка является его гибкость и мощность. Указанные два способа реализации интерфейса представляют собой крайние случаи, между которыми возможно существование различных промежуточных вариантов. Технология представления информации должна давать дополнительные возможности для понимания данных пользователями, поэтому целесообразно использование графики, диаграммы, карты. Пользовательский интерфейс целесообразно строить на основе концептуальной модели предметной области, которая представляется совокупностью взаимосвязанных объектов со своей структурой. Однако доступ к объектам и их экземплярам возможен только через систему окон различных типов. Ряд окон связан с конкретным объектом. В соответствии с этим предложением в сценарии работы пользователя при информационном наполнении понятий предметной области выделяем две фазы • выбор окон; • работа с окнами. Таким образом, фаза выбора объектов должна поддерживаться следующими функциями: • работой с общим каталогом окон в главном разделе; • созданием нового раздела; • удалением раздела; • редактированием описания раздела; • передачей определений и окон между разделами; • движением по иерархии разделов; • отбором разделов для работы; • отбором окон для работы. Позиции окон могут быть связаны с другими окнами через соответствующие команды из типового набора. По существу спецификация окон задает сценарий работы с экземплярами. Окно — средство взаимосвязи пользователя с системой. Окно представляется как специальный объект. Проектирование пользовательского интерфейса представляет собой процесс спецификации окон. Примером оконного интерфейса является интерфейс MS Windows, использующий метафору рабочего стола и включающий ряд понятий, близких к естественным (окна, кнопки, меню и т.д.). Пользователь информационной системы большей частью вынужден использовать данные из самых разных источников файлов, баз данных, электронных таблиц, электронной почты и т. д. При этом данные имеют самую различную форму, текст, таблицы, графику, аудио- и видеоданные и др. В связи с этим возникает проблема интеграции источников информации, заключающаяся в том, что, во-первых, пользователю должны предоставляться не данные, а информация в форме максимально удобной для восприятия, во-вторых, он должен использовать единственный универсальный интерфейс, позволяющий единообразно работать с подготовленной информацией. Пассивные пользователи, называемые иногда потребителями, обладают рядом специфических качеств, связанных с отсутствием времени, желания и квалификации для более глубокого изучения используемых инструментальных средств. В этом случае алгоритм общения с системой должен быть предельно простым. Другая часть пользователей требует предоставления достаточно широкого круга средств активного влияния на выполняемые информационные процессы. Этим требованиям удовлетворяет Web-технология. Развитие средств вычислительной техники привело к ситуации, когда вместо традиционных параметров — производительность, пропускная способность, объем памяти, узким местом стал интерфейс с пользователем. Первым шагом на пути преодоления кризисной ситуации стала концепция гипертекста, впервые предложенная Теодором Хольмом Нельсоном. По своей сути гипертекст — это обычный текст, содержащий ссылки на собственные фрагменты и другие тексты. Аналогом гипертекста можно считать книгу, оглавление которой по своей сути представляет ссылки на главы, разделы, страницы. Внутри книги содержатся ссылки на другие источники. Дальнейшее развитие гипертекст получил с появлением сети Интернет, позволившей размещать тексты на различных, территориально удаленных компьютерах. При этом требовалось дальнейшее совершенствование интерфейса, так как имеющийся не позволял представить разнообразную информацию разной природы, был ограничен и затруднен для восприятия, отсутствовал доступ множества потребителей к единому массиву структурированной информации. В результате была предложена и реализована концепция навигатора Web. Web-сервер выступает в качестве информационного концентратора, получающего информацию из разных источников и в однородном виде представляющем ее пользователю. Средства Web обеспечивают также представление информации с нужной степенью детализации с помощью Web-навигатора. Таким образом, Web — это инфраструктурный интерфейс для пользователей различных уровней. Несомненным преимуществом Web-технологии является удобная форма предоставления информационных услуг потребителям, имеющая следующие особенности: • информация предоставляется потребителю в виде публикаций; • публикация может объединять информационные источники различной природы и географического расположения; • изменения в информационных источниках мгновенно отражаются в публикациях; • в публикациях могут содержаться ссылки на другие публикации без ограничения на местоположение и источники последних (гипертекстовые ссылки); • потребительские качества публикаций соответствуют современным стандартам мультимедиа (доступны текст, графика, звук, видео, анимация); • публикатор не заботится о процессе доставки информации к потребителю; • число потенциальных потребителей информации практически не ограничено; • публикации отражают текущую информацию, время запаздывания определяется исключительно скоростью подготовки электронного документа; • информация, предоставленная в публикации, легко доступна благодаря гипертекстовым ссылкам и средствам контекстного поиска; • информация легко усваивается потребителем благодаря широкому спектру изобразительных возможностей, предоставляемых Web-технологией; • технология не предъявляет особых требований к типам и источникам информации; • технология допускает масштабируемые решенияувеличение числа одновременно обслуживаемых потребителей не требует радикальной перестройки системы. Что можно ожидать от внедрения информационных систем внедрение информационных систем может способствовать: получению более рациональных вариантов решения управленческих задач за счет внедрения математических методов и интеллектуальных систем и т.д.; освобождению работников от рутинной работы за счет ее автоматизации; обеспечению достоверности информации; • замене бумажных носителей данных на магнитные диски или ленты, что приводит к более рациональной организации переработки информации на компьютере и снижению объемов документов на бумаге; • совершенствованию структуры потоков информации и системы документооборота в фирме; • уменьшению затрат на производство продуктов и услуг; • предоставлению потребителям уникальных услуг; • отысканию новых рыночных ниш; • привязке к фирме покупателей и поставщиков за счет предоставления им разных скидок и услуг. 2.8. Роль структуры управления в информационной системе Общие положения Создание и использование информационной системы для любой организации нацелены на решение следующих задач. 1. Структура информационной системы, ее функциональное назначение должны соответствовать целям, стоящим перед организацией. Например, в коммерческой фирме - эффективный бизнес; в государственном предприятии - решение социальных и экономических задач. 2. Информационная система должна контролироваться людьми, ими пониматься и использоваться в соответствии с основными социальными и этическими принципами. 3. Производство достоверной, надежной, своевременной и систематизированной информации. Построение информационной системы можно сравнить с постройкой дома. Кирпичи, гвозди, цемент и прочие материалы, сложенные вместе, не дают дома. Нужны проект, землеустройство, строительство и др., чтобы появился дом. Аналогично для создания и использования информационной системы необходимо сначала понять структуру, функции и политику организации, цели управления и принимаемых решений, возможности компьютерной технологии. Информационная система является частью организации, а ключевые элементы любой организации - структура и органы управления, стандартные процедуры, персонал, субкультура. Построение информационной системы должно начинаться с анализа структуры управления организацией. 2.9. Структура информационной системы Типы обеспечивающих подсистем Структуру информационной системы составляет совокупность отдельных ее частей, называемых подсистемами. Подсистема - это часть системы, выделенная по какому-либо признаку. Общую структуру информационной системы можно рассматривать как совокупность подсистем независимо от сферы применения. В этом случае говорят о структурном признаке классификации, а подсистемы называют обеспечивающими. Таким образом, структура любой информационной системы может быть представлена совокупностью обеспечивающих подсистем (рис. 3.7.1). Рис. 3.7.1. Структура информационной системы как совокупность обеспечивающих подсистем Среди обеспечивающих подсистем обычно выделяют информационное, техническое, математическое, программное, организационное и правовое обеспечение. Информационное обеспечение Назначение подсистемы информационного обеспечения состоит в современном формировании и выдаче достоверной информации для принятия управленческих решений. Информационное обеспечение - совокупность единой системы классификации и кодирования информации, унифицированных систем документации, схем информационных потоков, циркулирующих в организации, а также методология построения баз данных. Унифицированные системы документации создаются на государственном, республиканском, отраслевом и региональном уровнях. Главная цель - это обеспечение сопоставимости показателей различных сфер общественного производства. Разработаны стандарты, где устанавливаются требования: • к унифицированным системам документации; • к унифицированным формам документов различных уровней управления; • к составу и структуре реквизитов и показателей; • к порядку внедрения, ведения и регистрации унифицированных форм документов. Однако, несмотря на существование унифицированной системы документации, при обследовании большинства организаций постоянно выявляется целый комплекс типичных недостатков: • чрезвычайно большой объем документов для ручной обработки; • одни и те же показатели часто дублируются в разных документах; • работа с большим количеством документов отвлекает специалистов от решения непосредственных задач; • имеются показатели, которые создаются, но не используются, и др. Поэтому устранение указанных недостатков является одной из задач, стоящих при создании информационного обеспечения. Схемы информационных потоков отражают маршруты движения информации и ее объемы, места возникновения первичной информации и использования результатной информации. За счет анализа структуры подобных схем можно выработать меры по совершенствованию всей системы управления. Методология построения баз данных базируется на теоретических основах их проектирования. Для понимания концепции методологии приведем основные ее идеи в виде двух последовательно реализуемых на практике этапов: 1-й этап - обследование всех функциональных подразделений фирмы с целью: • понять специфику и структуру ее деятельности; • построить схему информационных потоков: • проанализировать существующую систему документооборота; • определить информационные объекты и соответствующий состав реквизитов (параметров, характеристик), описывающих их свойства и назначение. 2-й этап - построение концептуальной информационно-логической модели данных для обследованной на 1-м этапе сферы деятельности. В этой модели должны быть установлены и оптимизированы все связи между объектами и их реквизитами. Информационно-логическая модель является фундаментом, на котором будет создана база данных. Для создания информационного обеспечения необходимо: • ясное понимание целей, задач, функций всей системы управления организацией; • выявление движения информации от момента возникновения и до ее использования на различных уровнях управления, представленной для анализа в виде схем информационных потоков, • совершенствование системы документооборота; • наличие и использование системы классификации и кодирования; • владение методологией создания концептуальных информационно-логических моделей, отражающих взаимосвязь информации; • создание массивов информации на машинных носителях, что требует наличия современного технического обеспечения. Техническое обеспечение Техническое обеспечение - комплекс технических средств, предназначенных для работы информационной системы, а также соответствующая документация на эти средства и технологические процессы Комплекс технических средств составляют: • компьютеры любых моделей; • устройства сбора, накопления, обработки, передачи и вывода информации; • устройства передачи данных и линий связи; • оргтехника и устройства автоматического съема информации; • эксплуатационные материалы и др. Документацией оформляются предварительный выбор технических средств, организация их эксплуатации, технологический процесс обработки данных, технологическое оснащение. Документацию можно условно разделить на три группы: • общесистемную, включающую государственные и отраслевые стандарты по техническому обеспечению; • специализированную, содержащую комплекс методик по всем этапам разработки технического обеспечения; • нормативно-справочную, используемую при выполнении расчетов по техническому обеспечению. К настоящему времени сложились две основные формы организации технического обеспечения (формы использования технических средств): централизованная и частично или полностью децентрализованная. Централизованное техническое обеспечение базируется на использовании в информационной системе больших ЭВМ и вычислительных центров. Децентрализация технических средств предполагает реализацию функциональных подсистем на персональных компьютерах непосредственно на рабочих местах. Перспективным подходом следует считать, по-видимому, частично децентрализованный подход - организацию технического обеспечения на базе распределенных сетей, состоящих из персональных компьютеров и большой ЭВМ для хранения баз данных, общих для любых функциональных подсистем. Математическое и программное обеспечение Математическое и программное обеспечение - совокупность математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач информационной системы, а также нормального функционирования комплекса технических средств. К средствам математического обеспечения относятся: средства моделирования процессов управления; типовые задачи управления; методы математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и др. В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные программные продукты, а также техническая документация. К общесистемному программному обеспечению относятся комплексы программ, ориентированных на пользователей и предназначенных для решения типовых задач обработки информации. Они служат для расширения функциональных возможностей компьютеров, контроля и управления процессом обработки данных. Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность программ, разработанных при создании конкретной информационной системы. В его состав входят пакеты прикладных программ (ППП), реализующие разработанные модели разной степени адекватности, отражающие функционирование реального объекта. Техническая документация на разработку программных средств должна содержать описание задач, задание на алгоритмизацию, экономико-математическую модель задачи, контрольные примеры. Организационное обеспечение Организационное обеспечение - совокупность методов и средств, регламентирующих взаимодействие работников с техническими средствами и между собой в процессе разработки и эксплуатации информационной системы. Организационное обеспечение реализует следующие функции: • анализ существующей системы управления организацией, где будет использоваться ИС, и выявление задач, подлежащих автоматизации; • подготовку задач к решению на компьютере, включая техническое задание на проектирование ИС и технико-экономическое обоснование ее эффективности; • разработку управленческих решений по составу и структуре организации, методологии решения задач, направленных на повышение эффективности системы управления. Организационное обеспечение создается по результатам предпроектного обследования на 1-м этапе построения баз данных, с целями которого вы познакомились при рассмотрении информационного обеспечения. Правовое обеспечение Правовое обеспечение - совокупность правовых норм, определяющих создание, юридический статус и функционирование информационных систем, регламентирующих порядок получения, преобразования и использования информации. Главной целью правового обеспечения является укрепление законности. В состав правового обеспечения входят законы, указы, постановления государственных органов власти, приказы, инструкции и другие нормативные документы министерств, ведомств, организаций, местных органов власти. В правовом обеспечении можно выделить общую часть, регулирующую функционирование любой информационной системы, и локальную часть, регулирующую функционирование конкретной системы. Правовое обеспечение этапов разработки информационной системы включает нормативные акты, связанные с договорными отношениями разработчика и заказчика и правовым регулированием отклонений от договора. Правовое обеспечение этапов функционирования информационной системы включает: • статус информационной системы; • права, обязанности и ответственность персонала; • правовые положения отдельных видов процесса управления; • порядок создания и использования информации и др. 2.10 Классификация информационных систем по признаку структурированности задач Понятие структурированности задач При создании или при классификации информационных систем неизбежно возникают проблемы, связанные с формальным - математическим и алгоритмическим описанием решаемых задач. От степени формализации во многом зависят эффективность работы всей системы, а также уровень автоматизации, определяемый степенью участия человека при принятии решения на основе получаемой информации. Чем точнее математическое описание задачи, тем выше возможности компьютерной обработки данных и тем меньше степень участия человека в процессе ее решения. Это и определяет степень автоматизации задачи. Различают три типа задач, для которых создаются информационные системы: структурированные (формализуемые), неструктурированные (неформализуемые) и частично структурированные. Структурированная (формализуемая) задача - задача, где известны все ее элементы и взаимосвязи между ними. Неструктурированная (неформализуемая) задача - задача, в которой невозможно выделить элементы и установить между ними связи. В структурированной задаче удается выразить ее содержание в форме математической модели, имеющей точный алгоритм решения. Подобные задачи обычно приходится решать многократно, и они носят рутинный характер. Целью использования информационной системы для решения структурированных задач является полная автоматизация их решения, т.е. сведение роли человека к нулю. Заметим, что в практике работы любой организации существует сравнительно немного полностью структурированных или совершенно неструктурированных задач. О большинстве задач можно сказать, что известна лишь часть их элементов и связей между ними. Такие задачи называются частично структурированными. В этих условиях можно создать информационную систему. Получаемая в ней информация анализируется человеком, который будет играть определяющую роль. Такие информационные системы являются автоматизированными, так как в их функционировании принимает участие человек. Типы информационных систем, используемые для решения частично структурированных задач Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида (Рис. 3.8.1): создающие управленческие отчеты и ориентированные главным образом на обработку данных (поиск, сортировку, агрегирование, фильтрацию). Используя сведения, содержащиеся в этих отчетах, управляющий принимает решение; Рис. 3.8.1. Классификация информационных систем по признаку структурированности решаемых задач разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения при этом сводится к выбору одной из предложенных альтернатив. Информационные системы, создающие управленческие отчеты, обеспечивают информационную поддержку пользователя, т.е. предоставляют доступ к информации в базе данных и ее частичную обработку. Процедуры манипулирования данными в информационной системе должны обеспечивать следующие возможности: • составление комбинаций данных, получаемых из различных источников; • быстрое добавление или исключение того или иного источника данных и автоматическое переключение источников при поиске данных; • управление данными с использованием возможностей систем управления базами данных; • логическую независимость данных этого типа от других баз данных, входящих в подсистему информационного обеспечения; • автоматическое отслеживание потока информации для наполнения баз данных. Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными и экспертными. Модельные информационные системы предоставляют пользователю математические, статические, финансовые и другие модели, использование которых облегчает выработку и оценку альтернатив решения. Пользователь может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем установления диалога с моделью в процессе ее исследования. Основными функциями модельной информационной системы являются: • возможность работы в среде типовых математических моделей, включая решение основных задач моделирования типа "как сделать, чтобы?", "что будет, если?", анализ чувствительности и др.; • достаточно быстрая и адекватная интерпретация результатов моделирования; • оперативная подготовка и корректировка входных параметров и ограничений модели; • возможность графического отображения динамики модели; • возможность объяснения пользователю необходимых шагов формирования и работы модели. Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания экспертных систем, связанных с обработкой знаний. Экспертная поддержка принимаемых пользователем решений реализуется на двух уровнях. Работа первого уровня экспертной поддержки исходит из концепции "типовых управленческих решений", в соответствии, с которой часто возникающие в процессе управления проблемные ситуации можно свести к некоторым однородным классам управленческих решений, т.е. к некоторому типовому набору альтернатив. Для реализации экспертной поддержки на этом уровне создается информационный фонд хранения и анализа типовых альтернатив. Если возникшая проблемная ситуация не ассоциируется с имеющимися классами типовых альтернатив, в работу должен вступать второй уровень экспертной поддержки управленческих решений. Этот уровень генерирует альтернативы на базе имеющихся в информационном фонде данных, правил преобразования и процедур оценки синтезированных альтернатив. 2.11 Классификация информационных систем по функциональному признаку и уровням управления Что означает функциональный признак Функциональный признак определяет назначение подсистемы, а также ее основные цели, задачи и функции. Структура информационной системы может быть представлена как совокупность ее функциональных подсистем, а функциональный признак может быть использован при классификации информационных систем. В хозяйственной практике производственных и коммерческих объектов типовыми видами деятельности, которые определяют функциональный признак классификации информационных систем, являются: производственная, маркетинговая, финансовая, кадровая. Производственная деятельность связана с непосредственным выпуском продукции и направлена на создание и внедрение в производство научно-технических новшеств. Маркетинговая деятельность включает в себя: • анализ рынка производителей и потребителей выпускаемой продукции, анализ продаж; • организацию рекламной кампании по продвижению продукции; • рациональную организацию материально-технического снабжения. Финансовая деятельность связана с организацией контроля и анализа финансовых ресурсов фирмы на основе бухгалтерской, статистической, оперативной информации. Кадровая деятельность направлена на подбор и расстановку необходимых фирме специалистов, а также ведение служебной документации по различным аспектам. Указанные направления деятельности определили типовой набор информационных систем: • производственные системы; • системы маркетинга; • финансовые и учетные системы; • системы кадров (человеческих ресурсов); • прочие типы, выполняющие вспомогательные функции в зависимости от специфики деятельности фирмы. В крупных фирмах основная информационная система функционального назначения может состоять из нескольких подсистем для выполнения подфункций. Например, производственная информационная система имеет следующие подсистемы: управления запасами, управления производственным процессом, компьютерного инжиниринга и т.д. Для лучшего понимания функционального назначения информационных систем в табл. 3.9.1 приведены по каждому рассмотренному выше виду, решаемые в них типовые задачи. Таблица 3.9.1. Функции информационных систем Система маркетинга Производственные системы Финансовые и учетные системы Система кадров (человеческих ресурсов) Прочие системы, например ИС руководства Исследование рынка и прогнозирование продаж Планирование объемов работ и разработка календарных планов Управление портфелем заказов Анализ и прогнозирование потребности в трудовых ресурсах Контроль за деятельностью фирмы Управление продажами Оперативный контроль и управление производством Управление кредитной политикой Ведение архивов записей о персонале Выявление оперативных проблем Рекоменда-ции по производству новой продукции Анализ работы оборудования Разработка финансового плана Анализ и планирование подготовки кадров Анализ управленческих и стратегических ситуаций Анализ и установление цены Участие в формировании заказов поставщикам Финансовый анализ и прогнозирование   Обеспечение процесса выработки стратегических решений Учет заказов Управление запасами Контроль бюджета Бухгалтерский учет и расчет зарплаты     2.12. Типы информационных систем Тип информационной системы зависит от того, чьи интересы она обслуживает и на каком уровне управления. На Рис. 3.10.1 показан один из возможных вариантов классификации информационных систем по функциональному признаку с учетом уровней управления и уровней квалификации персонала. Из Рис. 3.10.1 видно, что чем выше по значимости уровень управления, тем меньше объем работ, выполняемых специалистом и менеджером с помощью информационной системы. Однако при этом возрастают сложность и интеллектуальные возможности информационной системы и ее роль в принятии менеджером решений. Любой уровень управления нуждается в информации из всех функциональных систем, но в разных объемах и с разной степенью обобщения. Основание пирамиды составляют информационные системы, с помощью которых сотрудники-исполнители занимаются операционной обработкой данных, а менеджеры низшего звена - оперативным управлением. Наверху пирамиды на уровне стратегического управления информационные системы изменяют свою роль и становятся стратегическими, поддерживающими деятельность менеджеров высшего звена по принятию решений в условиях плохой структурированности поставленных задач. Рис. 3.10.1. Типы информационных систем в зависимости от функционального признака с учетом уровней управления и квалификации персонала Информационные системы оперативного (операционного) уровня Информационная система оперативного уровня поддерживает специалистов-исполнителей, обрабатывая данные о сделках и событиях (счета, накладные, зарплата, кредиты, поток сырья и материалов). Назначение ИС на этом уровне - отвечать на запросы о текущем состоянии и отслеживать поток сделок в фирме, что соответствует оперативному управлению. Чтобы с этим справляться, информационная система должна быть легкодоступной, непрерывно действующей и предоставлять точную информацию. Задачи, цели и источники информации на операционном уровне заранее определены и в высокой степени структурированы. Решение запрограммировано в соответствии с заданным алгоритмом. Информационная система оперативного уровня является связующим звеном между фирмой и внешней средой. Если система работает плохо, то организация либо не получает информации извне, либо не выдает информацию. Кроме того, система - это основной поставщик информации для остальных типов информационных систем в организации, так как содержит и оперативную, и архивную информацию. Отключение этой ИС привело бы к необратимым негативным последствиям. Пример. Информационные системы оперативного уровня: бухгалтерская; банковских депозитов; обработки заказов; регистрации авиабилетов; выплаты зарплаты и т.д. Информационные системы специалистов Информационные системы этого уровня помогают специалистам, работающим с данными, повышают продуктивность и производительность работы инженеров и проектировщиков. Задача подобных информационных систем - интеграция новых сведений в организацию и помощь в обработке бумажных документов. По мере того как индустриальное общество трансформируется в информационное, производительность экономики все больше будет зависеть от уровня развития этих систем. Такие системы, особенно в виде рабочих станций и офисных систем, наиболее быстро развиваются сегодня в бизнесе. В этом классе информационных систем можно выделить две группы: информационные системы офисной автоматизации; информационные системы обработки знаний. Информационные системы офисной автоматизации вследствие своей простоты и многопрофильности активно используются работниками любого организационного уровня. Наиболее часто их применяют работники средней квалификации: бухгалтеры, секретари, клерки. Основная цель - обработка данных, повышение эффективности их работы и упрощение канцелярского труда. ИС офисной автоматизации связывают воедино работников информационной сферы в разных регионах и помогают поддерживать связь с покупателями, заказчиками и другими организациями. Их деятельность в основном охватывает управление документацией, коммуникации, составление расписаний и т.д. Эти системы выполняют следующие функции: обработка текстов на компьютерах с помощью различных текстовых процессоров; производство высококачественной печатной продукции; архивация документов; электронные календари и записные книжки для ведения деловой информации; электронная и аудиопочта; видео- и телеконференции. Информационные системы обработки знаний, в том числе и экспертные системы, вбирают в себя знания, необходимые инженерам, юристам, ученым при разработке или создании нового продукта. Их работа заключается в создании новой информации и нового знания. Так, например, существующие специализированные рабочие станции по инженерному и научному проектированию позволяют обеспечить высокий уровень технических разработок. Информационные системы для менеджеров среднего звена Информационные системы уровня менеджмента используются работниками среднего управленческого звена для мониторинга (постоянного слежения), контроля, принятия решений и администрирования. Основные функции этих информационных систем: сравнение текущих показателей с прошлыми; составление периодических отчетов за определенное время, а не выдача отчетов по текущим событиям, как на оперативном уровне; обеспечение доступа к архивной информации и т.д. Некоторые ИС обеспечивают принятие нетривиальных решений. В случае, когда требования к информационному обеспечению определены не строго, они способны отвечать на вопрос: "что будет, если ...?" На этом уровне можно выделить два типа информационных систем: управленческие (для менеджмента) и системы поддержки принятия решений. Управленческие ИС имеют крайне небольшие аналитические возможности. Они обслуживают управленцев, которые нуждаются в ежедневной, еженедельной информации о состоянии дел. Основное их назначение состоит в отслеживании ежедневных операций в фирме и периодическом формировании строго структурированных сводных типовых отчетов. Информация поступает из информационной системы операционного уровня. Характеристики управленческих информационных систем: используются для поддержки принятия решений структурированных и частично структурированных задач на уровне контроля за операциями; ориентированы на контроль, отчетность и принятие решений по оперативной обстановке; опираются на существующие данные и их потоки внутри организации; имеют малые аналитические возможности и негибкую структуру. Системы поддержки принятия решений обслуживают частично структурированные задачи, результаты которых трудно спрогнозировать заранее. Они имеют более мощный аналитический аппарат с несколькими моделями. Информацию получают из управленческих и операционных информационных систем. Используют эти системы все, кому необходимо принимать решение: менеджеры, специалисты, аналитики и пр. Например, их рекомендации могут пригодиться при принятии решения покупать или взять оборудование в аренду и пр. Характеристики систем поддержки принятия решений; обеспечивают решение проблем, развитие которых трудно прогнозировать; оснащены сложными инструментальными средствами моделирования и анализа; позволяют легко менять постановки решаемых задач и входные данные; отличаются гибкостью и легко адаптируются к изменению условий по несколько раз в день; имеют технологию, максимально ориентированную на пользователя. Стратегические информационные системы Развитие и успех любой организации (фирмы) во многом определяются принятой в ней стратегией. Под стратегией понимается набор методов и средств решения перспективных долгосрочных задач. В этом контексте можно воспринимать и понятия "стратегический метод", "стратегическое средство", "стратегическая система" и г.п. В настоящее время в связи с переходом к рыночным отношениям вопросу стратегии развития и поведения фирмы стали уделять большое внимание, что способствовало коренному изменению во взглядах на информационные системы. Они стали расцениваться как стратегически важные системы, которые влияют на изменение выбора целей фирмы, ее задач, методов, продуктов, услуг, позволяя опередить конкурентов, а также наладить более тесное взаимодействие с потребителями и поставщиками. Появился новый тип информационных систем - стратегический. Стратегическая информационная система - компьютерная информационная система, обеспечивающая поддержку принятия решений по реализации стратегических перспективных целей развития организации. Известны ситуации, когда новое качество информационных систем заставляло изменять не только структуру, но и профиль фирм, содействуя их процветанию. Однако при этом возможно возникновение нежелательной психологической обстановки, связанное с автоматизацией некоторых функций и видов работ, так как это может поставить некоторую часть сотрудников и рабочих под угрозу сокращения. Рис. 3.10.2. Внешние факторы, воздействующие на деятельность фирмы Рассмотрим качество информационной системы как стратегического средства деятельности любой организации на примере фирмы, выпускающей продукцию, аналогичную уже имеющейся на потребительском рынке. В этих условиях необходимо выдержать конкуренцию с другими фирмами. Что может принести использование информационной системы в этой ситуации? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно понять взаимосвязь фирмы с ее внешним окружением. На рис. 3.10.2 показано воздействие на фирму внешних факторов: конкурентов, проводящих на рынке свою политику; покупателей, обладающих разными возможностями по приобретению товаров и услуг; поставщиков, которые проводят свою ценовую политику. Фирма может обеспечить себе конкурентное преимущество, если будет учитывать эти факторы и придерживаться следующих стратегий: создание новых товаров и услуг, которые выгодно отличаются от аналогичных; отыскание рынков, где товары и услуги фирмы обладают рядом отличительных признаков по сравнению с уже имеющимися там аналогами; создание таких связей, которые закрепляют покупателей и поставщиков за данной фирмой и делают невыгодным обращение к другой; снижение стоимости продукции без ущерба качества. Информационные системы стратегического уровня помогают высшему звену управленцев решать неструктурированные задачи, подобные описанным выше, осуществлять долгосрочное планирование. Основная задача - сравнение происходящих во внешнем окружении изменений с существующим потенциалом фирмы. Они призваны создать общую среду компьютерной телекоммуникационной поддержки решений в неожиданно возникающих ситуациях. Используя самые совершенные программы, эти системы способны в любой момент предоставить информацию из многих источников. Для некоторых стратегических систем характерны ограниченные аналитические возможности. На данном организационном уровне ИС играют вспомогательную роль и используются как средство оперативного предоставления менеджеру необходимой информации для принятия решений. В настоящее время еще не выработана общая концепция построения стратегических информационных систем вследствие многоплановости их использования не только по целям, но и по функциям. Существуют две точки зрения: одна базируется на мнении, что сначала необходимо сформулировать свои цели и стратегии их достижения, а только затем приспосабливать информационную систему к имеющейся стратегии; вторая - на том, что организация использует стратегическую ИС при формулировании целей и стратегическом планировании. По-видимому, рациональным подходом к разработке стратегических информационных систем будет методология синтеза этих двух точек зрения. Информационные системы в фирме В любой фирме желательно иметь несколько локальных ИС разного назначения, которые взаимодействуют между собой и поддерживают управленческие решения на всех уровнях. На рис. 3.10.3 показан один из таких вариантов. Между локальными ИС организуются связи различного характера и назначения. Одни локальные ИС могут быть связаны с большим количеством работающих в фирме систем и иметь выход во внешнюю среду, другие связаны только с одной или несколькими родственными. Современный подход к организации связи основан на применении локальных внутрифирменных компьютерных сетей с выходом на аналогичную ИС другой фирмы или подразделение корпорации. При этом пользуются ресурсами региональных и глобальных сетей. На основе интеграции ИС разного назначения с помощью компьютерных сетей в фирме создаются корпоративные ИС. Подобные ИС предоставляют пользователю возможность работать как с общефирменной базой данных, так и с локальными базами данных. Рассмотрим роль корпоративной ИС в фирме относительно формирования стоимости выпускаемой продукции. Информационные системы в фирме, поддерживая все стадии выпуска продукции, могут предоставлять информацию разной степени подробности для анализа, в результате которого выявляются этапы, где происходит сверхнормативное увеличение стоимости продукции. В этом случае может быть выбрана стратегия по уменьшению стоимости продукции. Результаты принимаемых мер, в свою очередь, отразятся в информационной системе. Снова можно будет использовать полученную информацию для анализа. И так до тех пор, пока не будет достигнута поставленная цель. Пример. Фирма может резко сократить издержки, связанные с хранением сырья и полуфабрикатов, договорившись с поставщиками о ежедневных поставках. Сведения о произведенных поставках будут учтены информационной системой, из которой будет получена информация для принятия решений на соответствующем уровне управления. Информационная система может иметь наибольший эффект, если фирму рассматривать как цепь действий, в результате которых происходит постепенное формирование стоимости производимых продуктов или услуг. Тогда с помощью информационных систем различного функционального назначения, включенных в эту цепь, можно оказывать влияние на стратегию принятия управленческих решений, направленных на увеличение доходов фирмы. Рис. 3.10.3. Примеры информационных систем, поддерживающих деятельность фирмы Прочие классификации информационных систем Классификация по степени автоматизации В зависимости от степени автоматизации информационных процессов в системе управления фирмой информационные системы определяются как ручные, автоматические, автоматизированные (рис. 3.10.4). Ручные ИС характеризуются отсутствием современных технических средств переработки информации и выполнением всех операций человеком. Например, о деятельности менеджера в фирме, где отсутствуют компьютеры, можно говорить, что он работает с ручной ИС. Автоматические ИС выполняют все операции по переработке информации без участия человека. Автоматизированные И С предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и технических средств, причем главная роль отводится компьютеру. В современном толковании в термин "информационная система" вкладывается обязательно понятие автоматизируемой системы. Автоматизированные ИС, учитывая их широкое использование в организации процессов управления, имеют различные модификации и могут быть классифицированы, например, по характеру использования информации и по сфере применения. Пример. Роль бухгалтера в информационной системе по расчету заработной платы заключается в задании исходных данных. Информационная система обрабатывает их по заранее известному алгоритму с выдачей результатной информации в виде ведомости, напечатанной на принтере. Рис. 3.10.4. Классификация информационных систем по разным признакам Классификация по характеру использования информации Информационно-поисковые системы (см. Рис. 3.10.4) производят ввод, систематизацию, хранение, выдачу информации по запросу пользователя без сложных преобразований данных. Например, информационно-поисковая система в библиотеке, в железнодорожных и авиакассах продажи билетов. Информационно-решающие системы осуществляют все операции переработки информации по определенному алгоритму. Среди них можно провести классификацию по степени воздействия выработанной результатной информации на процесс принятия решений и выделить два класса: управляющие и советующие. Управляющие ИС вырабатывают информацию, на основании которой человек принимает решение. Для этих систем характерны тип задач расчетного характера и обработка больших объемов данных. Примером могут служить система оперативного планирования выпуска продукции, система бухгалтерского учета. Советующие ИС вырабатывают информацию, которая принимается человеком к сведению и не превращается немедленно в серию конкретных действий. Эти системы обладают более высокой степенью интеллекта, так как для них характерна обработка знаний, а не данных. Пример. Существуют медицинские информационные системы для постановки диагноза больного и определения предполагаемой процедуры лечения. Врач при работе с подобной системой может принять к сведению полученную информацию, но предложить иное по сравнению с рекомендуемым решение. Классификация по сфере применения Информационные системы организационного управления (см. Рис. 3.10.4) предназначены для автоматизации функций управленческого персонала. Учитывая наиболее широкое применение и разнообразие этого класса систем, часто любые информационные системы понимают именно в данном толковании. К этому классу относятся информационные системы управления как промышленными фирмами, так и непромышленными объектами: гостиницами, банками, торговыми фирмами и др. Основными функциями подобных систем являются: оперативный контроль и регулирование, оперативный учет и анализ, перспективное и оперативное планирование, бухгалтерский учет, управление сбытом и снабжением и другие экономические и организационные задачи. ИС управления технологическими процессами (ТП) служат для автоматизации функций производственного персонала. Они широко используются при организации для поддержания технологического процесса в металлургической и машиностроительной промышленности. ИС автоматизированного проектирования (САПР) предназначены для автоматизации функций инженеров-проектировщиков, конструкторов, архитекторов, дизайнеров при создании новой техники или технологии. Основными функциями подобных систем являются: инженерные расчеты, создание графической документации (чертежей, схем, планов), создание проектной документации, моделирование проектируемых объектов. Интегрированные (корпоративные) И С используются для автоматизации всех функций фирмы и охватывают весь цикл работ от проектирования до сбыта продукции. Создание таких систем весьма затруднительно, поскольку требует системного подхода с позиций главной цели, например получения прибыли, завоевания рынка сбыта и т.д. Такой подход может привести к существенным изменениям в самой структуре фирмы, на что может решиться не каждый управляющий. Информационная система управления - система, предназначенная для управления, - как другой системой, так и внутри системы (т.е. в качестве управляющей подсистемы). Различают также основные 6 типов информационных систем управления (тип системы определяется целью, ресурсами, характером использования и предметной областью): 1. Диалоговая система обработки запросов (Transaction Processing System) - для реализации текущих, краткосрочных, тактического характера, часто рутинных и жестко структурируемых и формализуемых процедур, например, обработки накладных, ведомостей, бухгалтерских счетов, складских документов и т.д. 2. Система информационного обеспечения (Information Provision System) - для подготовки информационных сообщений краткосрочного (обычно) использования тактического или стратегического характера, например, с использованием данных из базы данных и структурированных, формализованных процедур. 3. Система поддержки принятия решений (Decision Support System) - для анализа (моделирования) реальной формализуемой ситуации, в которой менеджер должен принять некоторое решение, возможно, просчитав различные варианты потенциального поведения системы (варьируя ее параметры); такие системы используются как в краткосрочном, так и в долгосрочном управлении тактического или стратегического характера в автоматизированном режиме. 4. Интегрированная, программируемая система принятия решения (Programmed Decision System) предназначена для автоматического, в соответствии с программно реализованными в системе, структурированными и формализованными критериями оценки, отбора (выбора) решений; используются как в краткосрочном, так и в долгосрочном управлении тактического (стратегического) характера. 5. Экспертные системы (Expert System) - информационные консультирующие и (или) принимающие решения системы, которые основаны на структурированных, часто плохо формализуемых процедурах, использующих опыт и интуицию, т.е. поддерживающие и моделирующие работу экспертов, интеллектуальные особенности; системы используются как в долгосрочном, так и в краткосрочном оперативном прогнозировании, управлении. 6. Интеллектуальные системы, или системы, основанные на знаниях (Knowledge Based System) - поддерживают задачи принятия решения в сложных системах, где необходимо использование знаний в достаточно широком диапазоне, особенно в плохо формализуемых и плохо структурируемых системах, нечетких системах и при нечетких критериях принятия решения; эти системы наиболее эффективны и применяемы для сведения проблем долгосрочного, стратегического управления к проблемам тактического и краткосрочного характера, повышения управляемости, особенно в условиях многокритериальности. В отличие от экспертных систем, в системах, основанных на знаниях, следует по возможности избегать экспертных и эвристических процедур и прибегать к процедурам минимизации риска. Здесь более существенно влияние профессионализма персонала, ибо при разработке таких систем необходимо сотрудничество и взаимопонимание не только разработчиков, но и пользователей, менеджеров, а сам процесс разработки, как правило, происходит итерационно, итерационными улучшениями, постепенным переходом от процедурных знаний (как делать) - к непроцедурным (что делать). Фундаментальная ошибка с неустранимыми последствиями в информационных системах - принятие неправильных стратегических решений и критериев оценки решений. Пример. На заре компьютеризации школ многие регионы приняли решение: как можно быстрее оснастить школы компьютерами; в результате многие из них затем не могли освободиться от несовершенной, неприспособленной для задач обучения техники (КУВТ, УКНЦ, ДВК и т.п.) и получить современную технику, так как фактически техника у них была. Стратегически правильным подходом в этой ситуации был бы подход по принципу: "подождём, пока схлынет мутная вода, затем пойдет чистая". При построении (выборе, адаптации) информационной системы можно использовать две основные концепции, два основных подхода (третья концепция - их комбинация): • ориентация на проблемы, которые необходимо решать с помощью этой информационной системы, т.е. проблемно-ориентированный подход (или индуктивный подход); • ориентация на технологию, которая доступна (актуализируема) в данной системе, среде, т.е. технологически-ориентированный подход (или дедуктивный подход). Выбор концепции зависит от стратегических (тактических) и(или) долгосрочных (краткосрочных) критериев, проблем, ресурсов. Если вначале изучаются возможности имеющейся технологии, а после определяются актуальные проблемы, которые можно решить с их помощью, то необходимо опираться на технологически-ориентированный подход. Если же вначале определяются актуальные проблемы, а затем внедряется технология, достаточная для решения этих проблем, то необходимо опираться на проблемно-ориентированный подход. Ошибки в выборе подхода (проблем, технологии) могут привести не только к ошибочным стратегиям и (или) тактике, но и к полному краху системы. При этом обе концепции построения информационной системы зависят друг от друга: внедрение новых технологий изменяет решаемые проблемы, а изменение решаемых проблем - приводит к необходимости внедрения новых технологий; и то, и другое влияет на принимаемые решения. Дороговизна, важность, актуальность информации определяют цели и важность (приоритеты) в управлении информационными системами (в информационных системах). Раздел 3. Динамическое описание информационных систем 3.1. Основные подходы к математическому описанию систем Исходной информацией при построении математических моде­лей процессов функционирования систем служат данные о назна­чении и условиях работы исследуемой (проектируемой) системы S. Эта информация определяет основную цель моделирования систе­мы S и позволяет сформулировать требования к разрабатываемой математической модели М. Причем уровень абстрагирования за­висит от круга тех вопросов, на которые исследователь системы хочет получить ответ с помощью модели, и в какой-то степени определяет выбор математической схемы. Математическую схему можно определить как звено при пере­ходе от содержательного к формальному описанию процесса функ­ционирования системы с учетом воздействия внешней среды, т. е. имеет место цепочка «описательная модель — математическая схе­ма— математическая (аналитическая или (и) имитационная) модель». Каждая конкретная система S характеризуется набором свойств, под которыми понимаются величины, отражающие пове­дение моделируемого объекта (реальной системы) и учитывающие условия ее функционирования во взаимодействии с внешней средой (системой) Е. При построении математической модели системы не­обходимо решить вопрос об ее полноте. Полнота модели регули­руется, в основном, выбором границы «система S — среда Е». Так­же должна быть решена задача упрощения модели, которая помогает выделить основные свойства системы, отбросив второстепен­ные. Причем отнесение свойств системы к основным или второ­степенным существенно зависит от цели моделирования системы (например, анализ вероятностно-временных характеристик процес­са функционирования системы, синтез структуры системы и т. д.). Модель объекта моделирования, т. е. системы S, можно пред­ставить в виде множества величин, описывающих процесс функцио­нирования реальной системы и образующих в общем случае сле­дующие подмножества: совокупность входных воздействий на систему совокупность воздействий внешней среды совокупность внутренних (собственных) параметров системы совокупность выходных характеристик системы Причем в перечисленных подмножествах можно выделить управляемые и неуправляемые переменные. В общем случае xi vl hk, yj являются элементами непересекающихся подмножеств и со­держат как детерминированные, так и стохастические составляю­щие. При моделировании системы S входные воздействия, воздейст­вия внешней среды Е и внутренние параметры системы являются независимыми (экзогенными) переменными, которые в векторной форме имеют соответственно вид: ; а выходные характеристики системы являются зависимыми (эндогенными) переменными и в векторной форме имеют вид. Процесс функционирования системы S описывается во времени оператором Fs, который в общем случае преобразует экзогенные переменные в эндогенные в соответствии с соотношениями вида Совокупность зависимостей выходных характеристик системы от временидля всех видов называется выходной траекторией . Зависимость (2.1) называется законом функционирования системы S и обозначается Fs. В общем случае закон функционирования системы Fs может быть задан в виде функции, функционала, логических условий, в алгоритмической и табличной формах или в виде словесного правила соответствия. Весьма важным для описания и исследования системы S является понятие алгоритма функционирования АS, под которым понимается метод получения выходных характеристик с учетом входных воз­действий , воздействий внешней среды и собственных па­раметров системы . Очевидно, что один и тот же закон функ­ционирования Fs системы S может быть реализован различными способами, т. е. с помощью множества различных алгоритмов функционирования AS. Соотношения (2.1) являются математическим описанием пове­дения объекта (системы) моделирования во времени t, т. е. отра­жают его динамические свойства. Поэтому математические модели такого вида принято называть динамическими моделями (системами). Для статических моделей математическая модель (2.1) представляет собой отображение между двумя подмножествами свойств моделируемого объекта Y и {X, V, Н}, что в векторной фор­ме может быть записано как Соотношения (2.1) и (2.2) могут быть заданы различными спо­собами: аналитически (с помощью формул), графически, таблично и т. д. Такие соотношения в ряде случаев могут быть получены через свойства системы 5 в конкретные моменты времени, называемые состояниями. Состояние системы S характеризуется векто­рами Если рассматривать процесс функционирования системы S как последовательную смену состояний , то они могут быть интерпретированы как координаты точки в k-мерном фазовом пространстве. Причем каждой реализации процесса будет соответствовать некоторая фазовая траектория. Совокупность всех возможных значений состоянийназывается пространством со­стояний объекта моделирования Z, причем . Состояния системы S в момент времени полностью определяются начальными условиями , [где , входными воздействия­ми , внутренними параметрами и воздействиями внеш­ней среды, которые имели место за промежуток времени , с помощью двух векторных уравнений Первое уравнение по начальному состоянию ' и экзогенным переменнымопределяет вектор-функцию , а второе по полученному значению состояний — эндогенные переменные на выходе системы . Таким образом, цепочка уравнений объекта «вход — состояния — выход» позволяет определить характери­стики системы В общем случае время в модели системы S может рассматри­ваться на интервале моделирования (О, Т) как непрерывное, так и дискретное, т. е. квантованное на отрезки длиной М временных единиц каждый, когда— число интервалов дискретизации. Таким образом, под математической моделью объекта (реаль­ной системы) понимают конечное подмножество переменных, вместе с математическими связями между ними и ха­рактеристиками. Если математическое описание объекта моделирования не со­держит элементов случайности или они не учитываются, т. е. если можно считать, что в этом случае стохастические воздействия внешней среды и стохастические внутренние параметры отсутствуют, то модель называется детерминированной в том смысле, что характеристики однозначно определяются детермини­рованными входными воздействиями Очевидно, что детерминированная модель является частным случаем стохастической модели. Приведенные математические соотношения представляют собой математические схемы общего вида и позволяют описать широкий класс систем. Однако в практике моделирования объектов в об­ласти системотехники и системного анализа на первоначальных этапах исследования системы рациональнее использовать типовые математические схемы: дифференциальные уравнения, конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания и т. д. Не обладая такой степенью общности, как рассмотренные мо­дели, типовые математические схемы имеют преимущества просто­ты и наглядности, но при существенном сужении возможностей применения. В качестве детерминированных моделей, когда при исследовании случайные факторы не учитываются, для представ­ления систем, функционирующих в непрерывном времени, исполь­зуются дифференциальные, интегральные, интегродифференциальные и другие уравнения, а для представления систем, функциони­рующих в дискретном времени, — конечные автоматы и конечно-разностные схемы. В качестве стохастических моделей (при учете случайных факторов) для представления систем с дискретным вре­менем используются вероятностные автоматы, а для представления системы с непрерывным временем — системы массового обслужи­вания и т. д. Перечисленные типовые математические схемы, естественно, не могут претендовать на возможность описания на их базе всех про­цессов, происходящих в больших информационно-управляющих си-стемах, к которым относятся АСУ. Для таких систем в ряде слу­чаев более перспективным является применение агрегативных мо­делей. Агрегативные модели (системы) позволяют описать широкий круг объектов исследования с отображением системного характе­ра этих объектов. Именно при агрегативном описании сложный объект (система) расчленяется на конечное число частей (подси­стем), сохраняя при этом связи, обеспечивающие взаимодействие частей. 3.2. Непрерывно-детерминированные модели(D-схемы) Рассмотрим особенности непрерывно-детерминированного под­хода на примере использования в качестве математических моде­лей дифференциальных уравнений. Дифференциальными уравне­ниями называются такие уравнения, в которых неизвестными будут функции одной или нескольких переменных, причем в уравнение входят не только функции, но и их производные различных поряд­ков. Если неизвестные — функции многих переменных, то уравне­ния называются уравнениями в частных производ­ных, в противном случае при рассмотрении функций только одной независимой переменной уравнения называются обыкновенны­ми дифференциальными уравнениями. Обычно в таких математических моделях в качестве независи­мой переменной, от которой зависят неизвестные искомые функции, служит время t. Тогда математическое соотношение для детерми­нированных систем (2.6) в общем виде будет — п мерные векторы;— вектор-функция, которая определена на некотором (n + 1)-мерном множестве и является непрерывной. Так как математические схемы такого вида отражают динами­ку изучаемой системы, т. е. ее поведение во времени, то они назы­ваются D-схемами (англ. dynamic). В простейшем случае обыкновенное дифференциальное уравне­ние имеет вид Наиболее важно для системотехники приложение D-схем в ка­честве математического аппарата в теории автоматического управления. Для иллюстрации особенностей построения и применения D-схем рассмотрим простейший пример формализации процесса функциони­рования двух элементарных систем различ­ной физической природы: механической SМ (колебания маятника, рис. 2.1, а) и электри­ческой SK (колебательный контур рис. 2.1,б). Процесс малых колебаний маятника опи­сывается обыкновенным дифференциальным уравнением где тм, /м — масса и длина подвеса маятника; g — ускорение сво­бодного падения; 6 (t) — угол отклонения маятника в момент вре­мени t. Из этого уравнения свободного колебания маятника можно найти оценки интересующих характеристик. Например, период ко­лебания маятника Аналогично, процессы в электрическом колебательном контуре описываются обыкновенным дифференциальным уравнением где LK, Ск— индуктивность и емкость конденсатора; q (t) —заряд конденсатора в момент времени t. Из этого уравнения можно получить различные оценки харак­теристик процесса в колебательном контуре. Например, период электрических колебаний Очевидно, что введя обозначения , получим обыкновенное диффе­ренциальное уравнение второго порядка, описывающее поведение этой замкнутой системы: где h0, Ль h2 — параметры системы; z (t) — состояние системы в момент времени L Таким образом, поведение этих двух объектов может быть исследовано на основе общей математической модели (2.9). Кроме того, необходимо отметить, что поведение одной из систем может быть проанализировано с помощью другой. Например, поведение маятника (системы Su) может быть изучено с помощью электри­ческого колебательного контура (системы SК). Если изучаемая система S, т. е. маятник или контур, взаимо­действует с внешней средой Е, то появляется входное воздейст­вие х (t) (внешняя сила для маятника и источник энергии для контура) и непрерывно-детерминированная модель такой системы будет иметь вид С точки зрения общей схемы математической модели (см. §2.1) х (/) является входным (управляющим) воздействием, а состоя­ние системы S в данном случае можно рассматривать как выход­ную характеристику, т. е. полагать, что выходная переменная сов­падает с состоянием системы в данный момент времени y=z. При решении задач системотехники важное значение имеют проблемы управления большими системами. Следует обра­тить внимание на системы автоматического управле­ния — частный случай динамических систем, описываемых D - схемами и выделенных в отдельный класс моделей в силу их практи­ческой специфики. Описывая процессы автоматического управления, придержива­ются обычно представления реального объекта в виде двух систем: управляющей и управляемой (объекта управления). Структура многомерной системы автоматического управления об­щего вида представлена на рис. 2.2, где обозначены эндоген­ные переменные: вектор входных (задающих) воз­действий; — вектор возмущающих воздействий;—век­тор сигналов ошибки; — вектор управляющих воздействий; экзогенные переменные: — вектор состояний систе­мы S; — вектор выходных переменных, обычно. Современная управляющая система — это совокупность про­граммно-технических средств, обеспечивающих достижение объек­том управления определенной цели. Насколько точно объект управ­ления достигает заданной цели, можно судить для одномерной системы по координате состояния у(t). Разность между задан­ным yзад и действительным у (t) законом изменения управ­ляемой величины есть ошибка управления h' (t) =yзад(t)—y(t). Если предписанный закон изменения управляемой величины соответствует закону изменения входного (задающего) воздействия, т.е. . Системы, для которых ошибки управления во все моменты времени, называются идеальными. На практике реализация идеальных систем невозможна. Таким образом, ошибка необходимый субстат автоматического управления, основанного на принципе отрицательной обратной связи, так как для приведения в соответствие выход­ной переменной y(t) ее заданному значению ис­пользуется информация об отклонении между ними. Задачей системы автоматического управ­ления является измене­ние переменной y(t) со­гласно заданному зако­ну с определенной точ­ностью (с допустимой ошибкой). При проектировании и эксплуата­ции систем автоматиче­ского управления необходимо выбрать такие параметры системы S, которые обеспечили бы требуемую точность управления, а также устойчивость системы в переходном процессе. Если система устойчива, то представляет практический интерес поведение системы во времени, максимальное отклонение регули­руемой переменной у (t) в переходном процессе, время переход­ного процесса и т. п. Выводы о свойствах систем автоматического управления различных классов можно сделать по виду дифферен­циальных уравнений, приближенно описывающих процессы в си­стемах. Порядок дифференциального уравнения и значения его коэффициентов полностью определяются статическими и динамическими параметрами системы S. 3.3. Дискретно-детерминированные модели(F-схемы) Особенности дискретно-детерминированного подхода на этапе формализации процесса функционирования систем рассмотрим на примере использования в качестве математического аппарата тео­рии автоматов. Теория автоматов — это раздел теоретиче­ской кибернетики, в котором изучаются математические модели — автоматы. На основе этой теории система представляется в виде автомата, перерабатывающего дискретную информацию и меняю­щего свои внутренние состояния лишь в допустимые моменты вре­мени. Понятие автомат варьируется в зависимости от характера конкретно изучаемых систем, от принятого уровня абстракции и целесообразной степени общности. Автомат можно представить как некоторое устройство (черный ящик), на которое подаются входные сигналы и снимаются выход­ные и которое может иметь некоторые внутренние состояния. Ко­нечным автоматом называется автомат, у которого множество внутренних состояний и входных сигналов (а следовательно, и мно­жество выходных сигналов) являются конечными множествами. Абстрактно конечный автомат (англ. finite automata) можно представить как математическую схему (F-схему), характеризую­щуюся шестью элементами: конечным множеством X входных сиг­налов (входным алфавитом); конечным множеством У выходных сигналов (выходным алфавитом); конечным множеством Z внутренних состояний (внутренним алфавитом или алфавитом состояний); начальным состоянием ; функцией переходов ; функцией выходов i. Автомат, задаваемый h-схемой: i, функционирует в дискретном автоматном времени, моментами которого являются такты, т. е. примыкающие друг к другу равные интервалы времени, каждому из которых соот­ветствуют постоянные значения входного и выходного сигналов и внутренние состояния. Обозначим состояние, а также входной и выходной сигналы, соответствующие t-му такту при f = 0. 1. 2. ..., через . При этом, по условию, , а . Абстрактный конечный автомат имеет один входной и один вы­ходной каналы. В каждый момент t=0, 1, 2,... дискретного вре­мени F-автомат находится в определенном состоянии z (t) из мно­жества Z состояний автомата, причем в начальный момент времени t=0 он всегда находится в начальном состоянии В момент t, будучи в состоянии z (t), автомат способен воспринять на входном канале сигнал и выдать на выходном канале сигнал , переходя в состояние Абстрактный конечный авто­мат реализует некоторое отображение множества слов входного алфавита X на множество слов выходного алфавита У. Другими словами, если на вход конечного автомата, установленного в на­чальное состояние za, подавать в некоторой последовательности буквы входного алфавита х (0), х (1), х(2), т. е. входное слово, то на выходе автомата будут последовательно появляться буквы выходного алфавита у (0), у(1), у (2),..., образуя вы­ходное слово. Таким образом, работа конечного автомата происходит по сле­дующей схеме: в каждом t-м такте на вход автомата, находяще­гося в состоянии z (t), подается некоторый сигнал х (t), на кото­рый он реагирует переходом в (t+1)-u такте в новое состояние z (t+1) и выдачей некоторого выходного сигнала. Сказанное выше можно описать следующими уравнениями: для F-автомата первого рода, называемого также автоматом Мили, для F-автомата второго рода Автомат второго рода, для которого т. е. функция выходов не зависит от входной переменной x(t), называется автоматом Мура. Таким образом, уравнения (2.13) — (2.17), полностью задающие F-автомат, являются частным случаем уравнений (2.3) и (2.4), когда система S детерминированная и на ее единственный вход поступает дискретный сигнал X. По числу состояний различают конечные автоматы с памятью и без памяти. Автоматы с памятью имеют более одного со­стояния, а автоматы без памяти (комбинационные или логические схемы) обладают лишь одним состоянием. При этом, согласно (2.14), работа комбинационной схемы заключается в том, что она ставит в соответствие каждому входному сигналу х (t) определен­ный выходной сигнал у (t), т. е. реализует логическую функцию вида Эта функция называется булевой, если алфавиты X и У, кото­рым принадлежат значения сигналов х и у, состоят из двух букв. По характеру отсчета дискретного времени конечные автоматы делятся на синхронные и асинхронные. В синхронных F-автоматах моменты времени, в которые автомат «считывает» входные сигналы, определяются принудительно синхронизирующи­ми сигналами. После очередного синхронизирующего сигнала с учетом «считанного» и в соответствии с уравнениями (2.13) — (2.17) происходит переход в новое состояние и выдача сигнала на выходе, после чего автомат может воспринимать следующее значение вход­ного сигнала. Таким образом, реакция автомата на каждое значе­ние входного сигнала заканчивается за один такт, длительность которого определяется интервалом между соседними синхронизи­рующими сигналами. Асинхронный F-автомат считывает входной сигнал непрерывно и поэтому, реагируя на достаточно длинный входной сигнал постоянной величины х, он может, как следует из (2.13) — (2.17), несколько раз изменять состояние, выдавая соот­ветствующее число выходных сигналов, пока не перейдет в устой­чивое, которое уже не может быть изменено данным входным. Чтобы задать конечный F-автомат. необходимо описать все эле­менты множества , т. е. входной, внутренний и выходной алфавиты, а также функции переходов и выходов. Причем среди множества состояний необходимо выделить состоя­ние z0, в котором автомат находился в момент времени t = 0. Суще­ствуют несколько способов задания работы F-автоматов, но наибо­лее часто используются табличный, графический и матричный. Простейший табличный способ задания конечного автомата основан на использовании таблиц переходов и выходов, строки ко­торых соответствуют входным сигналам автомата, а столбцы — его состояниям. При этом обычно первый слева столбец соответствует начальному состоянию z0. На пересечении i-й строки и k-го столбца, таблицы переходов помещается соответствующее значение функции переходов, а в таблице выходов — соответствующее значение функции выходов. Для .F-автомата Мура обе таблицы можно совместить, получив так называемую отмеченную таблицу переходов, в которой над каждым состоянием zk автомата, обозначающим столбец таблицы, стоит соответствующий этому состоянию, согласно (2.17), выходной сигнал . Описание работы F-автомата Мили таблицами переходов ф и выходов if иллюстрируется табл. 2.1, а описание F-автомата Мура — таблицей переходов (табл. 2.2). Примеры табличного способа задания F-автомата Мили F1 с тремя состояниями, двумя входными и двумя выходными сигна­лами приведены в табл. 2.3, а для F-автомата Мура F2 —в табл. 2.4. При другом способе задания конечного автомата используется понятие направленного графа. Граф автомата представляет собой набор вершин, соответствующих различным состояниям автомата и соединяющих вершины дуг графа, соответствующих тем или иным переходам автомата. Если входной сигнал хь. вызывает пе­реход из состояния z,- в состояние Zj, то на графе автомата дуга, соединяющая вершину zi с вершиной zj, обозначается хk. Для того чтобы задать функцию выходов, дуги графа необходимо отметить соответствующими выходными сигналами. Для автоматов Мили эта разметка производится так: если входной сигнал хь. действует яа состояние zit то, согласно сказанному, получается дуга, исходя­щая из Zi и помеченная хь; эту дугу дополнительно отмечают выходным сигналом . Для автомата Мура анало­гичная разметка графа такова: если входной сигнал xk, дейст­вуя на некоторое состояние ав­томата, вызывает переход в со­стояние Zj, то дугу, направлен­ную в Zj и помеченную xk, до­полнительно отмечают выход­ным сигналом На рис. 2.3, а, б приведены заданные ранее таблицами F-автоматы Мили F1 и Мура F2 соот­ветственно. При решении задач моделирования систем часто более удобной формой является матричное задание конечного автомата. Ппи этом матрица соединений автомата есть квадратная матрица , строки которой соответствуют исходным состояниям, а столбцы — состояниям перехода. Элемент, стоящий на пересечении i-й строки и j-го столбца, в случае автомата Мили соответствует входному сигналу хк, вызывающему переход из состояния zi в со­стояние zj и выходному сигналу yS. выдаваемому при этом переходе. Для автомата Мили F1, рассмотренного выше, матрица сое­динений имеет вид Если переход из состояния г{ в состояние г, происходит под действием нескольких сигналов, элемент матрицы сij представляет собой множество пар «вход-выход» для этого перехода, соединен­ных знаком дизъюнкции. Для F-автомата Мура элемент сij- равен множеству входных сигналов на переходе (zi zj), а выход описывается вектором вы­ходов i-я компонента которого — выходной сигнал, отмечающий состоя­ние zt. Для детерминированных автоматов выполняется условие одно­значности переходов: автомат, находящийся в некотором состоянии, под действием любого входного сигнала не может перейти более чем в одно состояние. Применительно к графическому способу за­дания F-автомата это означает, что в графе автомата из любой вершины не могут выходить два и более ребра, отмеченные одним и тем же входным сигналом. Аналогично этому в матрице соеди­нений автомата С в каждой строке любой входной сигнал не дол­жен встречаться более одного раза. Рассмотрим вид таблицы переходов и графа асинхронного ко­нечного автомата. Для F-автомата состояние zk называется устой­чивым, если для любого входа , для которого имеет место Таким образом, F-автомат называется асинхронным, если каждое его состояниеустойчиво. Необходимо отметить, что вообще на практике автоматы всегда являются асинхронными, а устойчивость их состояний обеспечивается тем или иным способом, например введением сигналов син­хронизации. Однако на уровне абстрактной теории, когда конечный автомат выступает в виде математической схемы для формализа­ции конкретных объектов без учета ряда второстепенных особен­ностей, часто удобно оказывается оперировать с синхронными ко­нечными автоматами. 3.4. Дискретно-стохастические модели(P-схемы) Рассмотрим особенности построения математических схем при дискретно-стохастическом подходе к формализации процесса функционирования исследуемой системы S. Поскольку сущность дискретизации времени при этом подходе остается аналогичной рассмот­ренным в предыдущем разделе конечным автоматам, то влияние фактора стохастичности проследим также на разновидности таких автоматов, а именно на вероятностных (стохастических) автоматах. В общем виде вероятностный автомат (англ. probabilistic automat) можно определить как дискретный потактный преобразо­ватель информации с памятью, функционирование которого в каж­дом такте зависит только от состояния памяти в нем и может быть описано статистически. Применение схем вероятностных автоматов (Р-схем) имеет важное значение для разработки методов проектирования дискрет­ных систем, проявляющих статистически закономерное случайное поведение, для выяснения алгоритмических возможностей таких систем и обоснования границ целесообразности их использования, а также для решения задач синтеза по выбранному критерию дискретных стохастических систем, удовлетворяющих заданным огра­ничениям. Введем математическое понятие Р-автомата, используя понятия, введенные для F-автомата. Рассмотрим множество G, элементами которого являются всевозможные пары (xi, zS), где xi и zS — эле­менты входного подмножества X и подмножества состояний Z соответственно. Если существуют две такие функции что с их помощью осуществляются отображения, то говорят, что . определяет автомат детерминированного типа. Введем в рассмотрение более общую математическую схему. Пусть Ф—множество всевозможных пар вида (zk, yj), где уj — эле­мент выходного подмножества Y. Потребуем, чтобы любой элемент множества G индуцировал на множестве Ф некоторый закон распределения следующего вида: При этом — вероятности перехода автомата в состояние zk и появления на выходе сигнала уj, если он был в состоянии zS и на его вход в этот момент времени поступил сигнал хi Число таких распределений, представленных в виде таблиц, равно числу элементов множества G. Обозначим множество этих таблиц через В. Тогда четверка элементов называется вероятностным автоматом (Р-автоматом). Пусть элементы множества G индуцируют некоторые законы распределения на подмножествах Y и Z, что можно представить соответственно в виде: При этом и , где zh и qk -вероятности перехода Р-автомата в состояние zh и появления выходного сигнала yt{ при условии, что Р-автомат находился в состоянии zs и на его вход поступил входной сигнал хi. Если для всех k и j имеет место соотношението такой Р-автомат называется вероятностным автоматом Мили. Это требование означает выполнение условия независимости рас­пределений для нового состояния Р-автомата и его выходного сиг­нала. Пусть теперь определение выходного сигнала Р-автомата зави­сит лишь от того состояния, в котором находится автомат в данном такте работы. Другими словами, пусть каждый элемент выходного подмножества Y индуцирует распределение вероятностей выходов, имеющее следующий вид: Здесь— вероятность появления выходного сигнала уi при условии, что Р-автомат находился в состоянии zk. Если для всех k и i имеет место соотношение, то такой Р-автомат называется вероятностным автоматом Мура. Понятие Р-автоматов Мили и Мура введено по аналогии с детерминированным F-автоматом, задаваемым . Частным случаем Р-автомата, задаваемого как, явля­ются автоматы, у которых либо переход в новое состояние, либо выходной сигнал определяются детерминированно. Если выходной сигнал Р-автомата определяется детерминированно, то такой авто­мат называется У-детерминированным вероятностным автоматом. Аналогично, Z-детерминированным вероятностным автоматом называется Р-автомат, у ко­торого выбор нового состояния является детерминированным. 3.5. Непрерывно-стохастические модели(Q-схемы) Особенности непрерывно-стохастического подхода рассмотрим на примере использования в качестве типовых математических схем систем массового обслуживания, (англ. queueing system), которые будем называть Q-схемами. Системы массового обслуживания представляют собой класс математических схем, разработанных в теории массового обслуживания и различных приложениях для формализации процессов функционирования систем, которые по своей сути являются процессами обслуживания. В качестве процесса обслуживания могут быть представлены различные по своей физической природе процессы функционирова­ния экономических, производственных, технических и других си­стем, например: потоки поставок продукции некоторому предприя­тию, потоки деталей и комплектующих изделий на сборочном конвейере цеха, заявки на обработку информации ЭВМ от удаленных терминалов и т. д. При этом характерным для работы таких объек­тов является случайное появление заявок (требований) на обслу­живание и завершение обслуживания в случайные моменты време­ни, т. е. стохастический характер процесса их функционирование. Остановимся на основных понятиях массового обслуживания, не­обходимых для использования Q-схем как при аналитическом, так и при имитационном подходе. В любом элементарном акте обслу­живания можно выделить две основные составляющие: ожидание обслужива­ния заявкой и собственно обслужива­ние заявки. Это можно изобразить в виде некоторого /-го прибора обслужи­вания Пi, (рис. 2.6), состоящего из накопителя заявок Hi,-, в котором может одновременно находиться заявок, где LiH — емкость 1-го накопителя, и канала обслуживания за­явок (или просто канала) Ki. На каждый элемент прибора обслу­живания Пi, поступают потоки событий: в накопитель Hi- поток за­явок , на канал Ki — поток обслуживаний ui. Потоком событий называется последовательность событий, про­исходящих одно за другим в какие-то случайные моменты времени. Различают потоки однородных и неоднородных событий. Поток событий называется однородным, если он характеризуется только моментами поступления этих событий (вызывающими моментами) и задается последовательностью, где tn — момент наступления n-го события — неотрицательное ве­щественное число. Однородный поток событий также может быть задан в виде последовательности промежутков времени между n-м и (n—1)-м событиями , которая однозначно связана с последовательностью вызывающих моментов. Потоком неоднородных событий называется последовательность {tn, fn), где tn — вызывающие моменты; fn —набор признаков со­бытия. Например, применительно к процессу обслуживания для неоднородного потока заявок может быть задана принадлежность к тому или иному источнику заявок, наличие приоритета, возмож­ность обслуживания тем или иным типом канала и т. п. Обычно в приложениях при моделировании различных систем применительно к элементарному каналу обслуживания Ki можно считать, что поток заявок , т. е. интервалы времени между моментами появления заявок (вызывающие моменты) на входе Ki образует подмножество неуправляемых переменных, а поток обслуживания , т. е. интервалы времени между началом и окончанием обслуживания заявки, образует подмножество управляемых переменных. Заявки, обслуженные каналом Кi, и заявки, покинувшие прибор Пi,- по различным причинам не обслуженными (например, из-за переполнения накопителя Hi), образуют выходной поток , т.е. интервалы времени между моментами выхода заявок образуй подмножество выходных переменных. Процесс функционирования прибора обслуживания Нi – можно представить как процесс изменения состояний его элементов i времени . Переход в новое состояние для Пi означает изменение количества заявок, которые в нем находятся (в канале Кi и в накопителе Hi). Таким образом, вектор состояний для Пi имеет вид , где ,—состояние накопителя Нi,- (Ziн=0 накопитель пуст, , - в накопителе имеется одна заявка,.., — накопитель полностью заполнен);— емкость накопителя Нi, измеряемая числом заявок, которые в нем могут поместиться; ZiK — состояние канала (—канал свободен, — канал занят и т. д.). В практике моделирования систем, имеющих более сложные структурные связи и алгоритмы поведения, для формализации используются не отдельные приборы обслуживания, а Q-схемы, образуемые композицией многих элементарных приборов обслужива­ния Пi;. Если каналы Кi различных приборов обслуживания соеди­нены параллельно, то имеет место многоканальное обслуживание, (многоканальная Q-схема), а если приборы Пi, и их параллельные композиции соединены последовательно, то имеет место многофаз­ное обслуживание (многофазная Q-схема). Таким образом, для задания Q-схемы необходимо использовать оператор сопряжения R, отражающий взаимосвязь элементов структуры (каналов и нако­пителей) между собой. Связи между элементами Q-схемы изображают в виде стрелок (линий потока, отражающих направление движения заявок). Раз­личают разомкнутые и замкнутые Q-схемы. В разомкнутой Q-схеме выходной поток обслуженных заявок не может снова поступить на какой-либо элемент, т. е. обратная связь отсутствует, а в замкнутых Q-схемах имеются обратные связи, по которым заявки двигаются в направлении, обратном движению вход-выход. Собственными (внутренними) параметрами Q-схемы будут яв­ляться количество фаз Lф, количество каналов в каждой фазе , количество накопителей каждой фазы, емкость i-ro накопителя LtH. Следует отметить, что в теории массо­вого обслуживания в зависимости от емкости накопителя приме­няют следующую терминологию для систем массового обслужива­ния: системы с потерями (, т. е. накопитель в приборе Я* отсутствует, а имеется только канал обслуживания Ki,), системы c ожиданием (, т. е. накопитель Hi, имеет бесконечную емкость и очередь заявок не ограничивается) и системы смешан­ного типа (с ограниченной емкостью накопителя Hi,). Всю совокуп­ность собственных параметров Q-схемы обозначим как подмноже­ство H. Для задания Q-схемы также необходимо описать алгоритмы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в различных неоднозначных ситуациях. В зави­симости от места возникновения таких ситуаций различают алго­ритмы (дисциплины) ожидания заявок в накопителе Hi и обслу­живания заявок каналом Ki каждого элементарного обслуживаю­щего прибора Пi Q-схемы. Неоднородность заявок, отражающая 'процесс в той или иной реальной системе, учитывается с помощью введения классов приоритетов. В зависимости от динамики приоритетов в Q-схемах различают статические и динамические приоритеты. Статические приоритеты назначаются заранее и не зависят от состояний Q-схемы, т. е. они являются фиксированными в пределах решения конкретной задачи моделирования. Динамические приоритеты возникают при моделировании в зависимости от возникающих ситуаций. Исходя из пра­вил выбора заявок из накопителя Н на обслуживание каналом Ki, можно выделить относительные и абсолютные приоритеты. Отно­сительный приоритет означает, что заявка с более высоким приори­тетом, поступившая в накопитель Нi,, ожидает окончания обслужи­вания предшествующей заявки каналом Ki и только после этого занимает канал. Абсолютный приоритет означает, что заявка с более высоким приоритетом, поступившая в накопитель Нi,-, прерывает обслуживание каналом Ki заявки с более низким приоритетом и сама занимает канал (при этом вытесненная из Ki заявка может либо покинуть систему, либо может быть снова записана на какое-то место в Нi). При рассмотрении алгоритмов функционирования приборов об­служивания Пi, (каналов Кi и накопителей Нi,) необходимо также задать набор правил, по которым заявки покидают Нi и Ki; для Нi — либо правила переполнения, по которым заявки в зависимости от заполнения Нi,- покидают систему, либо правила ухода, связан­ные с истечением времени ожидания заявки в Нi, для Ki — правила выбора маршрутов или направлений ухода. Кроме того, для заявок необходимо задать правила, по которым они остаются в канале Ki или не допускаются до обслуживания каналом Ki -, т. е. правила блокировок канала. При этом различают блокировки Ki по выходу и по входу. Такие блокировки отражают наличие управляющих связей в Q-схеме, регулирующих поток заявок в зависимости от состояний Q-схемы. Весь набор возможных алгоритмов поведения заявок в Q-схеме можно представить в виде некоторого оператора алгоритмов поведения заявок А. Таким образом, Q-схема, описывающая процесс функционирова­ния системы массового обслуживания любой сложности, однознач­но задается в виде При ряде упрощающих предположений относительно подмно­жеств входящих потоков W и потоков обслуживания U (выполне­ние условий стационарности, ординарности и ограниченного после­действия) оператора сопряжения элементов структуры R однофаз­ное одноканальное обслуживание в разомкнутой системе), подмно­жества собственных параметров (обслуживание с бесконечной емкостью накопителя), оператора алгоритмов обслуживания зая­вок А (бесприоритетное обслуживание без прерываний и блокиро­вок) для оценки вероятностно-временных характеристик можно использовать аналитический аппарат, разработанный в теории массового обслуживания. 3.6. Обобщенные модели(A-схемы) Наиболее известным общим подходом к формальному описанию процессов функционирования систем является подход, предложен­ный Н. П. Бусленко. Этот подход позволяет описывать поведение непрерывных и дискретных, детерминированных и стохастических систем, т. е. по сравнению с рассмотренными является обобщенным (универсальным) и базируется на понятии агрегативной системы (англ. aggregate system), представляющей собой формальную схему общего вида, которую будем называть А-схемой. При агрегативном подходе сначала дается формальное определение объекта моделирования — агрегативной системы, которая является математической схемой, отобра­жающей системный характер изучаемых объектов. При агрегативном описании сложный объект (система) разбивается на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечиваю­щие их взаимодействие. Если некоторые из полученных подсистем оказываются в свою очередь еще достаточно сложными, то процесс их разбиения продолжается до тех пор, пока не образуются под­системы, которые в условиях рассматриваемой задачи моделирова­ния могут считаться удобными для математического описания. В результате такой декомпозиции сложная система представляет­ся в виде многоуровневой конструкции из взаимосвязанных элементов, объединенных в подсистемы различных уровней. В качестве элемента А-схемы выступает агрегат, а связь между агрегатами (внутри системы S и с внешней средой Е) осуществляет­ся с помощью оператора сопряжения R. Очевидно, что агрегат сам может рассматриваться как А-схема, т. е. может разбиваться на элементы (агрегаты) следующего уровня. Любой агрегат характеризуется следующими множествами: мо­ментов времени Т, входных X и выходных У сигналов, состояний Z в каждый момент времени t. Состояние агрегата в момент време­ниобозначается как , а входные и выходные сигналы как соответственно. Будем полагать, что переход агрегата из состояния z(t\) в со­стояние происходит за малый интервал времени, т. е. имеет место скачок. Переходы агрегата из состояния z (t1) в определяются собственными (внутренними) параметрами са­мого агрегата и входными сигналами В начальный момент времени t0 состояния z имеют значения, равные, т. е. , задаваемые законом распределения процесса z (t) в момент времени /,,, а именно . Предположим, что процесс функционирования агрегата в случае воздействия входного сигнала хп описывается случайным оператором V. Тогда в момент поступления в агрегатвходного сигнала х„ можно определить состоянием Обозначим полуинтервал времени как , а полуинтервал как . Если интервал времени не содержит ни одного момента поступления сигналов, то для состояние агрегата определяется случайным операто­ром U в соответствии с соотношением Совокупность случайных операторов V и U рассматривается как оператор переходов агрегата в новые состояния. При этом процесс функционирования агрегата состоит из скачков состояний в мо­менты поступления входных сигналов х (оператор V) и изменений состояний между этими моментами tn и tn+i (оператор U). На опе­ратор U не накладывается никаких ограничений, поэтому допустимы скачки состояний в моменты времени, не являющиеся момен­тами поступления входных сигналов х. В дальнейшем моменты скачков будем называть особыми моментами вре­мени U, а состояния z (tn) — особыми состояниями А-схемы. Для описания скачков состояний бг в особые моменты времени U будем использовать случайный оператор W, представляющий собой част­ный случай оператора V, т. е. В множестве состояний Z выделяется такое подмножество Z, что если достигает Z(Y), то это состояние яв­ляется моментом выдачи выходного сигнала, опре­деляемого оператором вы­ходов . Таким образом, под аг­регатом будем понимать любой объект, определяе­мый упорядоченной сово­купностью рассмотренных множеств Т, X, Y, Z, Z, Н и случайных операто­ров V, U, W, G. Последовательность входных сигналов, распо­ложенных в порядке их поступления в А-схему, будем называть входным сообщением или х-сообщениемю Последовательность выходных сигналов, упорядоченную относительно времени выдачи, назовем выходным со­общением или у-сообщением. Существует класс больших систем, которые ввиду их сложности не могут быть формализованы в виде математических схем одиноч­ных агрегатов, поэтому их формализуют некоторой конструкцией из отдельных агрегатов , которую назовем агрегатив- ной системой или А-схемой. Для описания некоторой реальной си­стемы S в виде А-схемы необходимо иметь описание как отдельных агрегатов Ап, так и связей между ними. Раздел 4. Элементы теории передачи, приема и обработки информации 4.1. Система передачи и обработки информации Объектом передачи в любой системе является сообщение, несущее какую-либо информацию. Сообщение о некотором событии содержит тем больше информации, чем больше изменение вероятности этого события после приема сообщения о нем. Мерой количества информации в сообщении должна служить величина, измеряющая изменение вероятности под действием сообщения. Любое сообщение может быть непрерывным или дискретным. Схема передачи информации. U(t) S(t) X(t) V(t) Поступающее от источника сообщение U(t) в передатчике обрабатывается определенным образом, формируется сигнал S(t) удобный для передачи по линии связи. Линии связи – среда, используемая для передачи сигналов. В системах элект. связи - пара проводов, кабель или волновод, в системах радиосвязи – область пространства, в которой распределяются электромагнитные волны от передатчика к приемнику, в оптической среде – оптическое волокно. При передаче сигнал может искажаться и на него могут воздействовать помехи V(t). Приемник обрабатывает принятый сигнал, искаженный помехой и восстанавливает по нему переданное сообщение. Обычно в приемнике выполняются операции, обратные тем, которые были осуществлены в передатчике. Канал связи – совокупность технических средств, служащих для передачи сообщения от источника к потребителю. Он вместе с источником и потребителем образует систему обработки и передачи информации. Система передачи информации – многоканальная, если обеспечивает взаимонезависимую передачу нескольких сообщений по одному общему каналу связи. 4.2. Сообщение и сигнал. Канал связи. Информация, выраженная в определенной форме, представляет собой сообщение. Иначе говоря, сообщение – это то, что подлежит передаче. Сигнал является материальным носителем сообщения. В качестве сигнала можно использовать любой физический процесс, изменяющийся в соответствии с непрерывным сообщением. Существенно то, что сигналом является не сам физический процесс, а изменение отдельных параметров этого процесса. Указанные изменения определяются тем сообщением, которое несет данный сигнал. Правила этих изменений – код, обычно задается заранее. Он полностью известен как на передающей, так и на приемной сторонах. Для передачи на большое расстояние видеосигнал преобразуется в высокочастотный сигнал – радиосигнал. В качестве описания конкретного сигнала может быть некоторая функция времени. Сигнал есть объект транспортирования, а техника передачи информации есть, по существу, техника транспортирования. Поэтому целесообразно определить параметры сигнала, которые являются основными с точки зрения его передачи. Такими параметрами являются: • длительность сигнала; • динамический диапазон; • ширина спектра. Всякий сигнал, рассматриваемый как временной процесс, имеет начало и конец. Поэтому длительность сигнала является естественным его параметром, определяющим интервал времени, в пределах которого сигнал существует. Характеристиками сигнала внутри интервала являются динамический диапазон и скорость изменения. Динамический диапазон определяется как отношение наибольшей мгновенной мощности сигнала к наименьшей: Примеры: динамический диапазон диктора – 20-30 ДБ; симфонического оркестра – около 70 ДБ; реактивного самолета – 120 ДБ. В реальных условиях всегда имеют место помехи. Для удовлетворительной передачи требуется, чтобы наименьшая мощность сигнала превышала мощность помех. Отношение сигнала к помехе характеризует относительный уровень сигнала. Обычно определяется логарифм этого отношения. Ширина спектра сигнала F – эта величина дает представление о скорости изменения сигнала внутри интервала его существования. Спектр сигнала может простираться в пределах очень большой полосы частот. Однако для большинства сигналов можно указать полосу частот, в пределах которой сосредоточена его основная энергия. Этой полосой и определяется ширина спектра сигнала. Канал связи можно охарактеризовать, так же как и сигнал, тремя параметрами: • время, в течение которого по каналу ведется передача; • динамический диапазон; • полоса пропускания канала. Общими признаками различных каналов являются следующие: 1. Большинство каналов можно считать линейными. В таких каналах выходной сигнал представляет собой сумму входных сигналов (принцип суперпозиции). 2. На выходе канала даже при отсутствии полезного сигнала всегда имеются помехи. 3. Сигнал при передаче по каналу претерпевает задержку по времени и затухание по уровню. 4. В реальных каналах всегда имеют место искажения сигнала, обусловленные несовершенством каналов. Сигнал на выходе канала можно записать в следующем виде: , где -сигнал на входе канала; -помеха; и-величины, характеризующие затухание и время задержки сигнала. 4.3. Кодирование и модуляция. Преобразование дискретного сообщения в сигнал состоит из двух операций: кодирование и модуляция. Кодирование – определяет закон построения сигнала. Модуляция – определяет вид формируемого сигнала, который должен передаваться по каналам связи. Текст – это дискретное сообщение. Любой текст состоит из конечного числа элементов: букв, цифр, знаков препинания. Для европейских языков число элементов колеблется от 52 до 55. Для восточных языков – 100 и 1000-чи. Так как число элементов в дискретном сообщении конечно, то их можно пронумеровать и тем самым свести передачу сообщения к передаче последовательности чисел. (для передачи букв русского алфавита необходимо передавать числа 1-32) Для передачи любого числа, записанного в десятичной форме, требуется передача десяти цифр от 0 до 9. Практически для этого нужно передавать по каналу связи 10 сигналов, соответствующих различным цифрам. Систему передачи дискретных сообщений можно существенно упростить, если воспользоваться при кодировании двоичной системой исчисления. При кодировании происходит процесс преобразования элементов в сообщение в соответствующее им число (кодовые сигналы). Каждому элементу сообщения присваивается определенная совокупность кодовых сигналов, которое называется кодовой комбинацией. Совокупность кодовых комбинаций, обозначающих дискретное сообщение, называется кодом. Правило кодирования обычно выражается кодовой таблицей, в которой приводится алфавит кодируемых сообщений и соответствующие им кодовые комбинации. Множество возможных кодовых символов называется кодовым алфавитом, а их количество – основанием кода. В общем случае при основании кода m правила кодирования N элементов сообщения сводятся к правилам записи различных чисел в n – системе исчислений. Число символов n, образующих кодовую комбинацию, называется значностью кода или длиной кодовой комбинации. В зависимости от системы счисления, используемой при кодировании, различают двухпозиционные и многопозиционные коды. К двухпозиционным кодам относятся все коды, в которых используется двоичная система счислений. К многопозиционным кодам относят все коды, в которых число позиций (основания кода) больше двух. Различают коды равномерные и неравномерные. Равномерными называют такие коды, у которых все кодовые комбинации имеют одинаковую длину. Для них число возможных кодовых комбинаций равно . Примером такого кода является пятизначный код Бодо (применяется при передаче телеграмм). Этот код содержит 5 двоичных элементов (m=2, n=5). Число возможных кодовых комбинаций: . Символ 1 передается положительным импульсом, длительностью , а символ 0 – отрицательным импульсом. Время передачи любой кодовой комбинации равно . Применение равномерных кодов упрощает построение автоматических буквопечатающих устройств и не требует передачи разделительных символов между кодовыми комбинациями. Неравномерные коды характерны тем, что у них кодовые комбинации отличаются друг от друга не только взаимным расположением символов 0 и 1, но и их количеством. Это приводит к тому, что различные кодовые комбинации имеют разную длительность. Типичный пример: азбука Морзе. По помехоустойчивости коды делятся на обыкновенные и корректирующие. Коды у которых все возможные кодовые комбинации используются для передачи информации, называются обыкновенными или кодами без избыточности. В обыкновенных равномерных кодах превращение одного символа комбинации в другой (пример: 1 в 0) приводит к появлению новой возможности комбинаций, т.е. к ошибке. Корректирующие коды строятся так, что для передачи сообщения используются не все возможные кодовые комбинации, а лишь некоторая их часть. Тем самым создается возможность обнаружить и исправить ошибки при неправильном воспроизведении некоторого числа символов. Декодирование состоит в восстановлении сообщения по принимаемым кодовым символам. Устройство, осуществляющее кодирование и декодирование называется соответственно кодером и декодером. Устройство, преобразующее код в сигнал – модулятор, и сигнал в код – демодулятор, принято называть модемами. Передача сообщений по каналу связи осуществляется с помощью некоторого физического процесса, который называется переносчиком. В системах передачи информации переносчиком является электрическое колебание. Всякий сигнал получается путем модуляции. Немодулированный переносчик не несет информацию. Он подобен чистому листу бумаги, в то время как модулированный – записью текста. Модуляция состоит в том, что один из параметров переносчика изменяется во времени в соответствии с передаваемым сообщением. Например: , где -коэффициент модуляции. Если изменяется параметр С, то получается С-модуляция. Число возможных видов модуляции при данном числе переносчиков определяется видом его параметров: ЛЧМ – линейно-частотный модулированный сигнал ФКМ – фазо-кодо модулированный сигнал 4.4. Демодуляция и декодирование. Восстановление переданного сообщения в приемнике осуществляется в последовательности: сначала производится детектирование сигнала. Цель этой операции состоит в извлечении из модулированного сигнала модулирующего сигнала. При этом производятся действия обратные операции модуляции. В системах передачи непрерывных сообщений в результате демодуляции выделяется видеосигнал, отображающий переданное сообщение. Этот сигнал наступает затем на воспроизводящие или записывающее устройство. В системах передачи дискретного сообщения в результате демодуляции последовательность элементов сигнала превращается в последовательность кодовых символов, после чего она преобразуется последовательностью элементов сообщения, выдаваемого получателю. Иногда операции демодуляции и декодирования объединяются в одном устройстве, которое в приходящую последовательность элементов сигнала преобразовывает сразу в последовательность букв сообщения. Такой метод приема называют приемом в целом, в отличие от метода поэлементного приема. 4.5. Дискретизация и кодирование непрерывных сообщений. Под дискретизацией понимается преобразование непрерывных сообщений в дискретное. При этом используется дискретизация по времени и по уровню . Дискретизация по времени выполняется путем взятия отсчета функции U(t) в определенные дискретные моменты времени. Следовательно, непрерывная функция U(t) заменяется совокупностью мгновенных значений. Обычно моменты отсчета выбираются по оси t равномерно. Выбор интервала производится на основании теоремы Котельникова, согласно которой функция с ограниченным спектром полностью определяется своими значениями, отсчитываемыми через интервалы : , где F- ширина спектра. Дискретизация значений функции (уровни) носит название квантование. Операция квантования сводится к тому, что вместо данного мгновенного значения сообщения U(t) передается ближайшее значение по установленной шкале дискретного уровня. Дискретное значение по шкале уровней чаще всего выбирается равномерно. При квантовании вносится погрешность (искажение), т.к. истинные значение функции заменяются округленными ее значениям. Величина этой погрешности не превосходит половины шага квантов и может быть сведена до допустимого значения. Погрешность является случайной функцией и проявляется на выходе как дополнительный шум (шум квантования), наложенный на передаваемое сообщение. Дискретизация одновременно по времени и уровню позволяет непрерывное сообщение преобразовывать в дискретное (аналоговый сигнал в цифровой), которое может быть закодировано и передано методами дискретной (цифровой) техники. 4.6. Помехи и искажения. В реальном канале сигнал при передаче искажается, и сообщение воспроизводится с некоторой ошибкой. Причиной таких ошибок является искажение, вносимое самим каналом и помехи, воздействующие на сигнал. Частотные и временные характеристики канала определяют линейное и нелинейное искажение. Они могут быть устранены путем коррекции. Помехи заранее не известны и не могут быть полностью устранены. Под помехой понимается любое воздействие, накладывающееся на полезный сигнал и затрудняющее его прием. Помехи разнообразны по своему происхождению: грозы, помехи электрического транспорта, зажигание мотора, молния и т.д. Практически в любом диапазоне частот имеют место внутренние шумы аппаратуры, обусловленные хаотическим движением носителей заряда в усилительных приборах (так называемый тепловой шум). Когда сигнал помехи складывается с полезным сигналом, то получается помеха, называемая адиттивной. Могут быть флуктуационные, импульсные, сосредоточенные по спектру и другие виды помех. 4.7. Достоверность и скорость передачи информации. Достоверность определяет качество передачи, скорость – количество. В реальной системе передачи информации достоверность определяется степенью искажения сигнала. Эти искажения зависят от свойств и технического состояния системы, а также от интенсивности и характера помех. В правильно спроектированной и технически исправной системе передачи информации искажение сигналов обусловлено лишь воздействием помех. В этом случае достоверность передачи сообщения полностью определяется помехоустойчивостью системы. Под помехоустойчивостью системы обычно понимают способность системы противостоять вредному влиянию помехи на передачу сообщения. Количественно помехоустойчивость при заданной помехе можно характеризовать степенью соответствия принятого сообщения переданному. Эта величина называется достоверностью. Выбор ее зависит от характера сообщения. Пусть сообщение представляет собой дискретную последовательность элементов из некоторого конечного множества возможных элементов. Влияние помехи на передачу такого сообщения проявляется в том, что вместо фактически переданного элемента может быть принят какой-либо другой. Такое событие называется ошибкой. В качестве количественной меры достоверности можно принять вероятность ошибки . При передаче непрерывных сообщений, степенью соответствия принятого сообщения переданному сообщению U(t) может служить некоторая величина , представляющая собой отклонение от U. Часто принимается критерий квадратичного уклонения, выражающийся соотношениями . Следует отметить, что достоверность передачи зависит от отношения мощностей сигнала – помеха. Чем больше это отношение, тем меньше вероятность ошибки . При данной интенсивности помехи вероятность ошибки тем меньше, чем сильнее различаются между собой сигналы соответствующие разным элементам сообщения. Задача состоит в том, чтобы выбрать для передачи сигналы с большим различием. Так при фазовой манипуляции различия между сигналами больше, чем при амплитудной или частотной манипуляции. Поэтому следует ожидать, что достоверность передачи при фазовой манипуляции больше, чем при других ее видах. Наконец, достоверность зависит и от способа приема: нужно выбрать такой способ, который наилучшим образом реализует различие между сигналами при данном отношении сигнал-помеха. В системах передачи дискретных сообщений ошибка возникает только тогда, когда сигнал воспроизводится (опознается) неправильно. А это происходит лишь при сравнительно больших искажениях. Свойство систем передачи дискретных сообщений правильно регистрировать искаженные (в некоторых пределах) сигналы – называется исправляющей способностью. В теории помехоустойчивости, разработанной Котельниковым, показывается, что при заданном методе кодирования и модуляции существует предельная (потенциальная) помехоустойчивость, которая в реальном приемнике может быть достигнута и не может быть превышена. В системах передачи дискретных сообщений скорость передачи измеряется числом передаваемых двоичных символов в секунду R. Для одного канала двоичная скорость передачи определяется соотношением: , где - длительность элементарной посылки сигнала; m – основание кода. При m=2 . Для любого канала при заданных ограничениях существует предельная скорость передачи, которая называется пропускной способностью сигнала C. В реальных системах скорость передачи всегда меньше пропускной способности канала. Современная теория показывает, что при R<=C можно найти такие способы передачи и соответствующие им способы приема, при которых достоверность передачи может быть сделана сколь угодно большой. 4.8. Мера количества информации при передаче сообщений. Когда принимается сообщение о каком-либо событии, то наши знания о нем изменяются. Мы получаем при этом некоторую информацию. Сообщение о хорошо известном нам событии никакой информации не несет. Таким образом, количество информации в сообщении о некотором событии существенно зависит от вероятности этого события. Вероятностный подход и положен в основу определения меры количества информации. Удобно исчислять количество информации в логарифмических единицах, т.е. определять количество информации в отдельно взятом сообщении как . Т.к. , то I(a) – величина всегда положительная и конечная. При P(a)=1 количество информации равно 0, т.е. сообщение об известном событии никакой информации не несет. Логарифмическая мера обладает естественным свойством аддитивности, согласно которому количество информации, содержащееся в нескольких независимых сообщениях, равно сумме количества информации в каждом из них. Действительно, т.к. совместная вероятность n – независимых сообщений , то количество информации в этих сообщениях равно . Основание логарифма k может быть любым. Чаще всего принимают k=2 и тогда количество информации выражается в двоичных единицах. Двоичную единицу называют бит. Слово «бит» произошло от выражения binary digit – двоичная цифра. В двоичной системе используют 0 и 1 в таких системах, при независимых и равновероятных символов, когда P(0 или 1)=1/2. Значит, каждый из этих символов несет одну двоичную единицу информации. 4.9. Энтропия источника независимых сообщений. До сих пор определялось количество информации в определенных сообщениях. Вместе с тем во многих случаях, когда требуется согласовать канал с источником сообщения, таких сведений оказывается недостаточно. Одной из важных характеристик источника является среднее количество информации, приходящееся на одно сообщение. В простейшем случае, когда все сообщения равновероятны, количество информации в каждом из них одинаково и определяется выражением: . При этом среднее количество информации равно log m. Информационные свойства источника зависят только от числа сообщений в ансамбле m. Пример: Пусть ансамбль возможных сообщений представляет собой алфавит, состоящий из m- различных букв. Необходимо определить, какое количество информации содержится в представленной n- букве, если вероятности появления букв одинаковы, а сами буквы следуют независимо друг от друга. Решение: . Однако в реальных условиях буквы алфавита «о», «е», «а» встречаются в тексте значительно чаще, а буквы «щ», «э», «ъ» - редко. Следовательно, знание числа сообщений n в ансамбле является недостаточным. Необходимо иметь сведения и вероятности каждого сообщения . Т.к. вероятности неодинаковы, следовательно, они несет различное количество информации: . Среднее количество информации, приходящееся на одно сообщение источника, определяется как математическое ожидание: [двоичн.ед/сообщение]. Величина H(a) называется энтропией. Термин заимствован из термодинамики. В теории информации энтропия характеризует неопределенность ситуации до передачи сообщения, поскольку заранее не известно, какое из сообщений ансамбля источника будет передано. Существенным является то, что чем больше энтропия, тем сильнее неопределенность и тем большую информацию в среднем несет одно сообщение источника. Пример: Вычислим энтропию источника сообщения, которое характеризуется ансамблем, состоящим из двух сообщений и с вероятностью . Энтропия такого источника будет равна Максимальная энтропия имеет место при р=0,5. Среднее количество информации, содержащееся в последовательности из n – сообщений, равно . Отсюда следует, что количество информации можно увеличить не только за счет числа сообщений, но и путем повышения энтропии источника, т.е. информационной емкости его сообщений. Уменьшение энтропии источника можно рассматривать как снижение информационной емкости. Сжатие информации можно осуществить посредством соответствующего кодирования. 4.10. Скорость передачи информации. Пропускная способность. Для эргодической последовательности сообщений, где допускается усреднение во времени, скорость передачи равна: , [двоичных единиц/секунда] - количество информации, содержащейся в последовательности сообщений , общая длительность которых равна Т. При чем предполагается, что все сообщения, входящие в последовательность имеют определенную длительность. Количество информации, создаваемое источником сообщения, в среднем за единицу времени, называется производительностью источника , где - время сообщения. Наибольшей производительностью обладает источник с максимальной энтропией. Для двоичных сигналов m=2 и пропускная способность R измеряется в бодах [БД=ед*бит/сек]. Максимальная скорость передачи двоичных сигналов по каналу без помех равна 2F (предел Найквиста). 4.11. Оптимальное статистическое кодирование сообщения. Для дискретных сигналов без помех Шенноном была доказана следующая теорема: если производительность источника , где - сколь угодно малая величина, то всегда существует способ кодирования, позволяющий передавать по каналу все сообщения источника. Передачу всех сообщений при осуществить невозможно. Смысл сводится к тому, что бы ни была велика избыточность источника, все его сообщения могут быть переданы по каналу, если . Для рационального использования пропускной способности канала необходимо применять соответствующие способы кодирования сообщений. Статическим или оптимальным называется кодирование, при котором наилучшим образом используется пропускная способность канала. При оптимальном кодировании фактическая скорость передачи информации по каналу R приближается к пропускной способности С, что достигается путем согласования источника с каналом. Структура оптимального кода зависит от статистических характеристик источника и особенностей канала. Рассмотрим принцип оптимального кодирования на примере источника независимых сообщений, которые необходимо согласовать с двоичным каналом без помех. При этих условиях процесс кодирования заключается в преобразовании сообщений источника в двоичные кодовые комбинации. Поскольку имеет место однозначное соответствие между сообщениями источника и комбинациями кода, то энтропия кодовых комбинаций равна энтропии источника: , а скорость передачи в канале определяется отношением: , где - средняя длительность кодовой комбинации, которая в общем случае неравномерного кода определяется: , где - длительность одного элемента кода; - число элементов комбинаций, присваиваемых сообщению . , в которой числитель определяется исключительно статистическими свойствами источника, а величина - характеристиками канала. Возникает вопрос: можно ли так закодировать сообщение, чтобы скорость передачи достигла своего максимального значения, равного пропускной способности двоичного канала . Это условие выполняется, если (*), что соответствует минимальному и максимальному R. Одним из кодов, удовлетворяющих условию (*) является код Шеннона-Фано. Для ознакомления с принципами его построения рассмотрим в качестве примера источник сообщений, вырабатывающий 4 сообщения: a1, a2, a3, a4 с вероятностями . Все сообщения выписываются в кодовую таблицу в порядке убывания их вероятностей. ai P(ai) Группы Комбинации ni I(ai) 1 2 3 a1 a2 a4 a4 0.5 0.25 0.125 0.125 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 2 3 3 1 2 3 3 Затем они разделяются на 2 группы так, чтобы сумма их вероятностей, по возможности, были одинаковыми. Комбинации, которые соответствуют сообщениям 1-ой группы, присваивается в качестве первого символа кода 0, а комбинациям 2-ой группы – 1. Каждая из двух групп опять делится на 2 группы с применением того же правила присвоения символов 0 и 1. В идеальном случае после первого деления вероятности каждой группы должны быть 0,5, после второго деления – 0,25 и т.д. Процесс деления продолжается до тех пор, пока в группах не останется по одному сообщении. При заданном распределении вероятностей сообщений код получается неравномерным, его комбинации имеют различное число элементов ni. В неравномерных кодах при декодировании возникает трудность в определении границ между комбинациями. Для устранения возможных ошибок обычно применяются специальные разделительные знаки. Так в коде Морзе между буквами передается разделительный знак в виде паузы, длительностью в одно «тире». Передача разделительных знаков занимает дополнительное время, что снижает скорость передачи информации. Важным свойством кода Шеннона-Фано является то, что не смотря на его неравномерность здесь не требуются разделительные знаки. Это обусловлено тем, что короткие комбинации не являются началом более длинных. Все элементы закодированного сообщения несут информацию, что позволяет получить максимальную скорость передачи. Можно рассматривать кодирование тех же сообщений с применением равномерного распределения (R=0.75C), т.е. пропускная способность используется частично. Основной принцип максимального кодирования. Наиболее вероятным сообщениям должны присваиваться более короткие комбинации, а сообщениям с малой вероятностью – боле длинные. Одним из способов оптимального кодирования зависимых сообщений является применение «скользящих кодов», основная идея которых состоит в том, что присвоению кодовых комбинаций по правилу Шеннона-Фано производится с учетом условных, а не априорных вероятностей сообщений. 4.12. Эффективность систем передачи информации. В реальных каналах скорость передачи всегда меньше С. Степень отличия R от C зависит от того, насколько рационально выбрана и эффективно используется та или иная система передачи информации. Наиболее общей оценкой эффективности системы передачи информации является коэффициент использования каналов: . Для дискретных систем передачи информации можно записать: , где , - эффективность системы кодирования и системы модуляции. Задача о повышении эффективности в системах передачи информации сводится к задаче уменьшения избыточности сообщений и сигналов. Раздел 5. Автоматизированные информационные системы и их элементы 5.1. Управление, основные понятия и определения Понятие управления является одним из наиболее фундаментальных и всеобъемлющих в повседневной практике всех ячеек общества и различных организаций, общественно-государственной деятельности и особенно в современных системно-кибернетических науках, приближаясь в своей значимости к философским категориям. Задача всякого управления – организация и реализация целенаправленного взаимодействия на объект управления. Управление представляет собой процесс изыскания и реализации мер по переводу объекта в желаемое состояние. Понятие управления связано с такими понятиями как «объект управления», «воздействие», и «цель». Объект управления - та часть окружающего мира, состояние которой представляет интерес для субъекта в данной ситуации и на которую он может воздействовать целенаправленно (рис. 5.1). При выделении объекта управления должны выполняться по крайней мере 2 условия: 1) на объект можно воздействовать; 2) это воздействие в принципе может приблизить нас к осуществлению поставленных целей в объекте, т.е. изменить его состояние в желательном для нас направлении. X – канал воздействия среды на объект Y – канал воздействия объекта на среду U – канал воздействия управления на объект Рис. 5.1 - Объект управления и его взаимодействие со средой и управлением. Первым этапом всякого управления является выделение объекта и выявление каналов воздействий X,Y,U. Понятие «воздействие» при решении задач управления рассматриваются только в информационном смысле. Выделение объекта управления и выделение каналов воздействия должно производиться только с точки зрения заданной цели управления. Цель управления - совокупность условий, свойств и требований, которым должен удовлетворять объект управления. Алгоритм управления - совокупность правил, методов и способов, позволяющих образовать (синтезировать) целенаправленное воздействие (управление), если известно действительное состояние объекта управления. Другими словами, алгоритм управления это инструкция о том, как добиваться целей управления в разных ситуациях. Наличие алгоритма управления является необходимым условием существования всякой системы управления. При объединении объекта управления и управляющего устройства, реализующего алгоритм управления, получаем систему управления. Системой управления называют такую совокупность объекта управления и управляющего устройства, процесс взаимодействия которых приводит к выполнению поставленной цели управления (рис. 5.2). , – каналы получения информации об объекте управления. Рис. 5.2 - Система управления Цель и алгоритм управления по отношению к системе управления имеют внешний характер. Это связано с тем, что цель управления и алгоритм определяются не данной системой управления, а другой более высокого уровня. Т.о. всякое управление характеризуется четырьмя аспектами: 1) канал управляющего воздействия U на объект; 2) каналы, по которым получается информация об объекте, необходимая для синтеза управляющего воздействия (, ); 3) цель управления; 4) алгоритм управления. Субъект управления - конкретные лица, управляющие системы коллективов, организаций, предприятий, ведомств, государств. Для того, чтобы объекты достигли поставленных целей, субъект должен осуществлять управляющие воздействия, приводящие к желаемым изменениям управляемых параметров в объектах, обусловленные целями или заданной программой. Таким образом, управление- это процесс, направленный на достижение определенных целей на основе имеющейся информации. Формально управление можно представить как результат работы алгоритма в зависимости от целей Z* и полноты информации I: , где – информация; - цели управления. Возможны другие определения управления. Управление- это воздействия, направленные на поддержание или улучшение функционирования управляемого объекта в соответствии с управляемой программой или целью управления. Управление- это целенаправленный процесс переработки информации, основой которого является целеполагание как завершающий этап формирования целей действий. Для производственно-технологических систем (ПТС): Управление- это процесс такого целенаправленного воздействия на объект, в результате которого объект переходит в требуемое (целевое) состояние. Организация, способ и вид воздействия на объект связаны с определенной структурой управляющей системы . Тогда формальное определение управления имеет вид: , где – информация; - цели управления; – структура управляющей системы, – способ и вид воздействия на объект. 5.2. Типы процессов управления По характеру объектов управления выделяют следующие типы процессов управления: • технологическое; Технологическое управление в качестве объектов управления может использовать: • станки; • роботы-манипуляторы; • агрегаты; • автоматические линии; • технологические установки и процессы; • организационное. Объекты управления в организационном управлении это производственные коллективы и подразделения предприятий цехов, участков и т.д.. • организационно- технологическое. Организационно- технологическое управление – это совместное организационно- технологическое управление объектами обоих типов. 5.3. Функции организационного управления Организационное управление – многофазный процесс переработки информации, принятия решений, выработки и реализации управляющих воздействий для достижения поставленных целей. В организационном управлении важным понятием является понятие функции управления. Функция управления - вид деятельности, работы, процесса, реализуемых системой в соответствии с ее назначением на множестве элементов. К общесистемным функциям организационного управления относят: • планирование; • учет (сбор данных); • контроль; • организация и координация; • анализ деятельности; • оперативное управление. Таким образом, организационное управление- совокупность упорядоченных системных функций планирования, организации и координации, контроля и анализа, оперативного управления, учета, переработки и использования информации для выработки и реализации управленческих воздействий. С точки зрения лица, принимающего решение (ЛПР), операции, входящие в системные функции делят на: • чисто управленческие; • исполнительские; К управленческим функциям относят: • планирование; • организация; • координация; • контроль. Исполнительские функции основаны на реагировании на текущие события. Планирование - это процесс заблаговременной подготовки решений о том, что, кем, когда и сколько должно быть выполнено, включая обоснование и формирование целей. Функция планирования является первичной наиболее сложной и ответственной функцией управления. Содержание функции планирования: • определение целевого назначения и функциональных обязанностей, а также характера работ на перспективу; • прогнозирование выполнения работ; • постановка целей; • программирование или формирование плана действий по достижении целей; • разработка графика временной последовательности работ по достижению целей и реализации программы; • составление бюджета; • формирование общих планов действий (составление руководящих документов и выработка принципиальных решений; • формирование систематизированных методов выполнения работ). Выделяют две стадии планирования: • перспективное (стратегическое); • текущее (тактическое). Перспективное планирование входит в компетенцию высших звеньев в структуре органов управления и включает в себя выбор и обоснование главных целей ОПС, способов и средств их достижения, определение потребных времени и ресурсов. Также разрабатывается дерево целей, оцениваются перспективы развития организации, изменения структуры производства и управления в условиях комплексной автоматизации, технологии производства, внедрение достижений науки и техники. При обосновании решений на всех этапах планирования для повышения эффективности функционирования ОПС и предотвращения ошибок, критических ситуаций и потерь используют методы математического моделирования. Функция организации включает: • создание условий для выполнения планов и достижения целей (создание организационной структуры, подбор и расстановка кадров, определение функций ее подразделений и установление порядка и условий их функционирования, прав, обязанностей и ответственности должностных лиц.); • распределение ресурсов для рационального использования; • классификация работ для контроля и управления. Функция координации включает: • управление по стыкам организаций; • распределение работ; • распределение ответственности за конкретные работы. Функция мотивации: • обучение и воспитание кадров; • создание условий и стимулов у исполнителей. Функция контроля необходима для создания и поддержания условий и гарантий для фактического выполнения планов и достижения целей. Функция контроля включает: • измерение параметров и создание уточненных нормативов на контролируемые параметры запланированных работ; • определение наличия, состояния ресурсов, работоспособности элементов ОПС; Т.Е., основное содержание функции контроля - измерение параметров работ и исполнение принятых решений. Функции контроля связаны с функцией учета ресурсов (времени, оборудования, количества и качества работ). Норматив - определяет требуемые уровни (допуски) на физические параметры процессов и элементов ОПС, нормы на расценки работ, расхода материалов, нормы выработки, а также требуемые значения и пределы показателей и критериев экономического, информационного, вероятностно-временного характера. Могут использоваться критерии, принятые в системном анализе, теориях эффективности, информации, надежности, исследовании операций и др. Не имея нормативов, нельзя судить о степени и полноте достижения промежуточных и основных целей, о ценности работы и возникающих ошибках и потерях. Функция анализа включает в себя оценку: • альтернативных вариантов планов и целей; • текущих и критических ситуаций в смысле риска и потерь; • эффективности функционирования ОПС и ее элементов; • стратегии и деятельности органов управления; • качества работы подразделений и исполнителей; • качества продукции; • достаточности и распределения ресурсов. Особенности функции анализа: • необходимость анализа во всех сферах человеческой деятельности, не только в управлении, но и в синтезе и проектировании систем, изделий и их производстве; • органическая связь с процессами принятия решений, что позволяет их объединить в рамках единой методологии - системного анализа. В некоторых случаях может возникнуть необходимость в корректировке планов и изменении целей. Эти операции определяют функцию оперативного управления. Эта функция наиболее тесно связана с функциями контроля и анализа. (Иногда вопросы контроля и анализа включают в функцию оперативного управления). Методы управления Целевое управление по заранее разработанной программе Управление, сводящееся к реакции на текущие события (метод «проб и ошибок» и «тушения пожара»). 5.4. Принятие решения в функциях управления Реализация управленческих воздействий осуществляется на основе принятия решения. Принятие решения предваряется подготовительными действиями, а завершается оценкой принятого решения. Принятие решения включает анализ проблем, альтернатив, риска, выигрыша, потерь и синтез вариантов структур, стратегий, программ, ведущих к цели. Для этого используются формальные методы математического моделирования, а также опыт, интуиция, творческого озарение. Различают следующие основные этапы принятия решения: 1. формулирование проблемы; 2. выявление целей; 3. формирование критериев; 4. сбор информации (нахождение альтернатив и определение их свойств.); 5. выбор одной или нескольких альтернатив на основе их сопоставления по выбранным критериям; 6. оценивание последствий выбора и качества решения; 7. если оценка отрицательна, то возврат к 1 (2,3). Первые четыре этапа называют построением модели принятия решений, а само принятие решения часто отождествляют с выбором альтернативы, выполняемым на пятом этапе. Шестой этап должен подтвердить правильность принятого решения, либо его неприемлемость. С этой целью оно умозрительно сопоставляется с ближайшем к нему вариантами, и анализируются возможные последствия его реализации. В случае отрицательной оценки предполагаемого решения реализуется обратная связь к первым трем этапам, начиная с третьего этапа. На этом этапе могут быть изменены критерии оценки альтернатив. Если это не изменяет качества решения, корректируются цели принятия решения. Если и это не удовлетворяет ЛПР, может быть переформулирована сама решаемая проблема. При решении сложных проблем и для получения высокого качества решения заказчик привлекает специалистов различного профиля. К ним относятся специалисты в анализируемой предметной области (предметники), системный аналитик и ЛПР, если им не является сам заказчик, а также те лица, которых непосредственно касается рассматриваемая проблема. Системный аналитик выступает как гарант нейтральности и обеспечивает качество построения модели принятия решений. Процессы принятия решения необходимы в той или иной степени во всех функциях управления. Наиболее полно процессы принятия решений проявляются в функции планирования. 5.5. Понятие автоматизированного и автоматического управления Замену труда человека в операциях управления называют автоматизацией, а технические устройства, выполняющие операции управления,- автоматическими устройствами. Совокупность технических средств-машин, орудий труда, средств механизации, выполняющих данный процесс,- с точки зрения управления, является объектом управления. Совокупность средств управления и объекта образует систему управления. Систему, в которой все рабочие и управляющие операции выполняют автоматические устройства, называют автоматической системой. Систему, в которой автоматизирована только часть операций, другая же их часть (обычно наиболее ответственная) сохраняется за людьми, называют автоматизированной (частично автоматической) системой. Существует государственный стандарт (ГОСТ 34.003-90), содержащий общетехнические термины и пояснения, применяемые в области автоматизированных систем. Согласно этому стандарту, автоматизированная система (AC) – это система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций. 5.6. Классификация АСУ в промышленности Системы управления в промышленности, как и любые сложные системы, имеют иерархическую структуру. Классификацию АСУ проводят по различным признакам. По уровню управления: • общегосударственная автоматизированная система(ОГАС) - автоматизированная система сбора и обработки информации для учета, планирования и управления народным хозяйством на базе государственной сети вычислительных центров (ГСВТ) и единой автоматизированной системы связи страны; • отраслевая автоматизированная система управления (ОАСУ) - АСУ министерства или ведомства, предназначенная для управления подведомственными организациями как автономно, так и в составе ОГАС; • территориальная АСУ - система, предназначенная для управления административно-территориальным районом (республики, края, области, района, города), как автономно, так и в составе ОАСУ и (или) ОГАС; • АСУ производственным объединением (фирмой) - предназначена для управления производственным объединением (фирмой) как автономно, так и в составе ОАСУ и (или) ОГАС. АСУ предприятием (АСУП) - предназначена для управления предприятием как автономно, так и в составе АСУ, производственным объединением и(или) АСУ фирмой. Если рассматривать предприятие как систему верхнего уровня, то следующими уровнями по нисходящей линии будут уровни: • завод; • цех; • производственный участок; • производственное оборудование. По характеру объекта управления АСУ делят на: • АСУ предприятия (АСУП); • АСУ технологическими процессами производства (АСУТПП); • АСУ территориальными организациями; АСОУ (автоматизированная система организационного управления ) - для управления коллективами людей в экономических и социальных системах. • АСОД (автоматизированная система обработки информации); • АСНТИ – управление научно-техническими исследованиями. АСУП (АС управления предприятием) применяется на уровне от предприятия до цеха, АСУТП (АС управления технологическими процессами) – на уровне от цеха и ниже. Автоматизированная система организационного управления (АСОУ) предназначена для управления коллективами людей в экономических и социальных системах. Различают АСУП для предприятий с производством непрерывного типа; дискретного (мелкосерийное и единичное производство) и непрерывно-дискретного (поточно-массовое и крупносерийное производство). Функции АСУП: • календарное планирование производства, потребностей в мощностях и материалах; • оперативное управление производством; • сетевое планирование проектов; • управление проектированием изделий; • учет и нормирование трудозатрат; • учет основных фондов; • управление финансами; • управление запасами (складским хозяйством); • управление снабжением – статистика закупок, контракты на закупку; • маркетинг (статистика и анализ реализации, контракты на реализацию, прогноз, реклама). Процедуры, выполняющие эти функции – бизнес-функции. Маршруты , состоящие из бизнес-функций- бизнес- процессы. 5.7. Разновидности АСУ предприятия. Характерные особенности современных АСУ Англоязычный вариант АСУП – это ERP (Enterprise Resource Planning), АСУТП - MRP-2 (Manufacturing Resource Planning, системы управления информацией о материалах, производстве, контроле и т.д). Мировые лидеры среди систем программного обеспечения АСУП приведены в табл. 5.7.1. Таблица 5.7.1 Система Фирма Назначение R3 SAP ― Baan IV Baan ― MANMAN/X Computer Associates CIS ― Elite Series Tecsys Inc. ― АККОРД Атлант Информ ― ― Галактика ― ― Парус ― ― АйТи ― ― R-Style (Россия) ― ― REDLAB (Россия) info@redlab.ru Полнофункциональная ERP-система для вузов- (на базе платформы R3 фирмы SAP AG) Флагман Фирма “Инфософт”, Россия Корпоративная информационная система для комплексной автоматизации управления предприятиями, холдингами, корпорациями Характерные особенности современных АСУП • открытость по отношению к ведущим платформам (UNIX, Windows, OS/2) и различным СУБД типа ORACLE, Ingres, Informix, Sybase, поддержка технологий типа ODBC (Open Data Base Connection), OLE (Object Linking and Embedding), DDE (Dynamic Data Exchange), поддержка архитектур клиент-сервер; • возможность работы в среде распределенных вычислений; • возможность сквозного выполнения всех допустимых бизнес-функций или их части, что обеспечивается модульным построением (количество функций может превышать 100) ; • адаптируемость к конкретным заказчикам и условиям рынка; • наличие инструментальных средств, в том числе языка расширения или 4GL. В R3 используется язык ABAP/L, в Еlite Series язык Informix-4GL; • техническое обеспечение АСУП- компьютерная сеть, узлы которой расположены как в административных отделах предприятий, так и в цехах. Таблица 5.7.2 Примеры АСУ АСУ Назначение АСУ «Сельхоз» ― АСУ «Морфлот» ― АСУ железнодорожного транспорта ― АСУ «Сирена» Продажа билетов, бронирование мест на авиалиниях АСУ «Автовокзал» ― АСУ «Обмен» ― АСУ «Издательство» ― «Абитуриент АСУ ВУЗ» ― Классификатор предприятий и организаций ― ИПС «Анализ отказов» Оценка качества выпускаемой продукции Подсистема «Управление службой контрольно-измерительных приборов» ― ГАСНТИ (Государственная автоматизированная система научно-технической информации) ― Главная функция АСУТП – это сбор и обработка данных о состоянии оборудования и протекании производственных процессов для принятия решений по загрузке станков, выполнению технологических маршрутов. Программное обеспечение АСУТП на этих уровнях представлено системой диспетчерского управления и сбора данных – SCADA (Supervisory Control and Data Acquision). Кроме диспетчерских функций, SCADA выполняет роль инструментальной системы программного обеспечения для промышленных CASE-систем. Техническое обеспечение АСУТП – персональные компьютеры и микрокомпьютеры, связанные локальной вычислительной сетью. В АСУТП используют программируемые контроллеры (PLC- Programmed Logic Controller) - компьютеры, встроенные в технологическое оборудование. Функции SCADA: • сбор первичной информации от датчиков; • хранение, обработка и визуализация данных; • управление и регистрация аварийных сигналов; • связь с корпоративной информационной сетью; • автоматизация разработки прикладного ПО. К разработке программ для PLC обычно привлекаются не профессиональные программисты, а заводские технологи. Поэтому языки программирования должны быть простыми, обычно построенными на визуальных изображениях ситуаций. Используются схемные языки. Ряд языков стандартизован и представлен в международном стандарте (IEC 1131-3). На уровне управления оборудованием в АСУТП выполняются: • запуск; • тестирование; • включение станков; • сигнализация о неисправностях; • выработка управляющих воздействий для рабочих органов программно управляемого оборудования. Для этого в составе технологического оборудования используются системы управления на базе встроенных контроллеров. 5.8. Основы кибернетического подхода в описании систем В сочетании с системным подходом при построении АСУ необходимо учитывать и специфику кибернетического подхода к СС как к «черному ящику» с заданными входами и наблюдаемыми выходами, реализующими процессы их преобразования или управления посредством оператора или алгоритма без рассмотрения структуры на макроуровне. При кибернетическом подходе к исследованию системы рассматривается динамика ее функционирования во времени. Представление системы на основе кибернетического подхода показано на рис. 5.8.1. Признаки кибернетической системы: • наличие объекта Sоб и органа управления Sу, связанных обратными и прямыми информационными каналами, образующими замкнутый контур; • наличие целей, критериев эффективности Кэф и ограничений; • наличие стратегии, плана, алгоритма (инструкции) и программ управления. При отклонении объекта управления от заданной программы информация по каналам обратной связи поступает от объекта в орган управления. Поступившая информация разрабатывается и сопоставляется с информацией, характеризующей программу (план) достижения целей, определяется рассогласование соответствующих параметров. В управляющем органе вырабатывается и принимается управленческое решение по устранению рассогласований, которое в виде управляющих воздействий подается на объект управления (через специальные исполнительные устройства). Наличие всех необходимых признаков кибернетической системы обеспечивает устойчивость ее функционирования. В общем случае управление в кибернетической системе управление объектом осуществляется по входам, выходам, по структуре и целям, параметрам внешней среды, если эти источники снабжены специальными средствами сбора, передачи и преобразования информации и каналами обратной и прямой связи с объектом управления. Рис. 5.8.1 Принципиальная схема кибернетической системы. Здесь показаны информационные потоки в зависимости от вида источника и соответствующих каналов обратной связи. Входы и выходы связаны с объектом и представляют собой материальные потоки, перерабатываемые объектом. Каждый компонент материального потока характеризуется совокупностью параметров и переменных, образующих множества информационных признаков, составляющих информационные потоки. Например, на рис. 5.8.1 потоки формируются из документов, содержащих значения параметров, полученных по результатам их измерений в процессе контроля за состоянием входов, выходов и объекта в некоторые моменты времени. Эти потоки являются выходными для объекта и входными для органа управления руководства завода, поступающими в по каналам обратной связи. В результате переработки этой информации в подразделениях управляющего органа принимается решение, которое в виде директивных документов, образующих потоки передаются по каналам прямой связи на объект, и реализуется в виде управляющих воздействий. Таким образом, формируются контуры управления , , , которые в свою очередь могут быть представлены в виде нескольких подконтуров, в зависимости от разбиения потоков информации: • по периодичности ее поступления (текущая, оперативная); • по видам и характеру информации (виды ресурсов, кадры, финансы, материалы), продукции, технологии, оборудования, специализации подразделений предприятия и т.п. Все эти потоки информации в свою очередь можно организовывать и различать по количественным и качественным признакам, а также детализировать или укрупнять их при использовании на различных уровнях управленческой иерархии. Для более детального изучения сложных систем (типа завода) в кибернетическом аспекте можно произвести декомпозицию «черных ящиков» первичной модели в виде двух наборов «черных ящиков» внутри каждого из них, отражающих выделенные основные структурные элементы объекта и органы управления. К таким элементам можно отнести: • элементы оборудования производственных линий, механизмов, станков, роботов-манипуляторов; • устройства приема и переработки и информации; • средства и каналы связи и т.п.; • персонал. Взаимодействующие элементы системы соединяются функционально-информационными параметризованными (и при необходимости структурными) связями, образующими локальные специализированные потоки и контуры управления. При этом исходные черные ящики «светлеют» и становятся серыми, так как в них образуются определенные структуры из элементов в соответствии с логическими отношениями отображаемых ими элементов кибернетической системы. Этапы построения кибернетической системы: 3) выявление функций системы, реализующих поставленную задачу; 4) выбор варианта выполнения функций, т.е. выбор структурных элементов системы; 5) синтез системы - выбор сочетаний компонентов системы. 5.9. Принципиальные особенности проектирования и внедрения АСУ. Технология проектирования АСУ В стандарте РД 50–680–88 выделены следующие особенности проектирования АСУ: • проектирование АСУ ведется для конкретного предприятия; • АСУ создается в единственном экземпляре (это повышает роль математических методов на этапе системного проектирования); • при проектировании закладывается возможность дальнейшего развития АСУ, т.е. предусматривается возможность постепенного добавления новых функций, что еще больше усиливает роль первых этапов проектирования; • ввод АСУ в эксплуатацию производится поэтапно в течение ряда лет эксплуатации; • значительное количество решений в АСУ принимает человек, поэтому необходимо при проектировании предусматривать переработку информации людьми; • объект управления, представляющий собой элемент многоуровневой иерархической системы управления, функционирует в условиях стохастических воздействий внешней среды; • затраты на разработку ПО и ИО АСУ значительно превышают стоимость технических средств. Работы по созданию и внедрению АСУ должен возглавить первый руководитель. Приказом по предприятию создается специальное структурное подразделение, занимающееся разработкой АСУ, независимо от того, ведется разработка сторонней организацией или силами самого предприятия. Организация и проведение работ по созданию и внедрению АСУ определяются следующими возможными условиями: • АСУ создается для действующего предприятия без проведения его реконструкции, наращивания мощностей по выпуску продукции и расширения номенклатуры выпускаемых изделий; • АСУ создается одновременно с реконструкцией предприятия и расширением производства; • АСУ создается для вновь строящегося предприятия. Последние два условия позволяют получить максимальный эффект о внедрения системы. Технология проектирования АСУ Технология проектирования АСУ- это совокупность средств и методов проектирования, организационных приемов, используемых технических средств, имеющихся людских ресурсов и их квалификации. Разделение процесса создания АСУ на стадии определяется спецификой работ, выполняемых на каждом этапе, и технологией их выполнения. ГОСТ 50-680-88 регламентирует основные положения по созданию и функционированию автоматизированных систем. В соответствии с этим документом выделены следующие стадии создания автоматизированных систем: • предпроектный анализ (включающий обследование предприятия и разработку ТЗ на проектирование); • разработка технического задания (ТЗ) на АС; • разработка технического проекта (ТП) на АС; • разработка рабочего проекта (РП) на АС; • ввод в эксплуатацию. ТЗ на АС – это документ, оформленный в установленном порядке и определяющий цели создания АС, требования к АС и основные исходные данные, необходимые для ее разработки, а также план-график создания АС. Технический проект AC- комплект проектных документов на АС, разрабатываемый на стадии «Технический проект», утвержденный в установленном порядке, содержащий основные проектные решения по системе в целом, ее функциям и всем видам обеспечения АС и достаточный для разработки рабочей документации на АС. Рабочий проект на АС- комплект проектных документов на АС, содержащий взаимоувязанные решения по системе в целом, ее функциям, всем видам обеспечения АС, достаточные для комплектации, монтажа, наладки и функционирования АС, ее проверки и обеспечения работоспособности. Эксплуатационная документация на АС- часть рабочей документации на АС, предназначенная для использования при эксплуатации системы, определяющая правила действия персонала и пользователей системы при ее функционировании, проверке и обеспечении ее работоспособности При разработке проектов АСУ должны быть решены вопросы взаимодействия ее с отраслевыми АСУ (ОАСУ) и АСУТП, существующими на предприятиями. Раздел 6. Технология моделирования информационных систем 6.1. Методы и модели описания систем Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания формализованности - от качественных методов, с которыми в основном и связан был первоначально системный анализ, до количественного системного моделирования с применением ЭВМ. Разделение методов на качественные и количественные носит, конечно, условный характер. • В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу ее формализации, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках. • Количественные методы связаны с анализом вариантов, с их количественными характеристиками корректности, точности и т. п. Для постановки задачи эти методы не имеют средств, почти полностью оставляя осуществление этого этапа за человеком. Между этими крайними классами методов системного анализа имеются методы, которые стремятся охватить оба этапа — этап постановки задачи, разработки вариантов и этап оценки и количественного анализа вариантов,— но делают это с привлечением разных исходных концепций и терминологии, с разной степенью формализованности. Среди них: кибернетический подход к разработке адаптивных систем управления, проектирования и принятия решений (который исходит из развития основных идей классической теории автоматического регулирования и управления и теории адаптивных систем при- мнительно к организационным системам); информационно-гносеологический подход к моделированию систем (основанный на общности процессов отражения, познания в системах различной физической природы); системно-структурный подход; метод ситуационного моделирования; метод имитационного динамического моделирования. 6.2. Качественные методы описания систем Качественные методы системного анализа применяются, когда отсутствуют описания закономерностей систем в виде аналитических зависимостей. Методы типа мозговой атаки. Концепция «мозговой атаки» получила широкое распространение с начала 50-х годов как метод систематической тренировки творческого мышления, нацеленный на открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления. Методы этого типа известны также под названиями «мозговой штурм», «конференция идей», а в последнее время наибольшее распространение получил термин «коллективная генерация идей» (КГИ). Обычно при проведении мозговой атаки или сессий КГИ стараются выполнять определенные правила, суть которых: • обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей; • приветствуются любые идеи, если вначале они кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей производится позднее); • не допускается критика, не объявляется ложной и не прекращается обсуждение ни одной идеи; • желательно высказывать как можно больше идей, особенно нетривиальных. Подобием сессий КГИ можно считать разного рода совещания — конструктораты, заседания научных советов по проблемам, заседания специально создаваемых временных комиссий и другие собрания компетентных специалистов. Методы типа сценариев. Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенные в письменном виде, получили название сценария. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование явно выраженных временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы или предложения по ее решению, по развитию системы независимо от того, в какой форме он представлен. Как правило, предложения для подготовки подобных документов пишутся вначале индивидуально, а затем формируется согласованный текст. На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в некоторых отраслях промышленности. В настоящее время разновидностью сценариев можно считать предложения к комплексным программам развития отраслей народного хозяйства, подготавливаемые организациями или специальными комиссиями. Сценарий является предварительной информацией, на основе которой проводится дальнейшая работа по прогнозированию развития отрасли или по разработке вариантов проекта. Он может быть подвергнут анализу, чтобы исключить из дальнейшего рассмотрения то, что в учитываемом периоде находится на достаточном уровне развития, если речь идет о прогнозе, или, напротив, то, что не может быть обеспечено в планируемом периоде, если речь идет о проекте. Таким образом, сценарий помогает составить представление о проблеме, а затем приступить к более формализованному представлению системы в виде графиков, таблиц для проведения экспертного опроса и других методов системного анализа. Методы экспертных оценок. Термин «эксперт» происходит от латинского слова означающего «опытный». При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным. Все множество проблем, решаемых методами экспертных оценок, делится на два класса. К первому относятся такие, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего измерителя», т. е. эксперт —качественный источник информации; групповое мнение экспертов близко к истинному решению. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости указанных гипотез недостаточно. В этом случае экспертов уже нельзя рассматривать как «хороших измерителей» и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы во избежание больших ошибок. В литературе в основном рассматриваются вопросы экспертного оценивания для решения задач первого класса. При обработке материалов коллективной экспертной оценки используются методы теории ранговой корреляции. Для количественной оценки степени согласованности мнений экспертов применяется коэффициент конкордации где — количество экспертов, j= — количество рассматриваемых свойств, — место, которое заняло -е свойство в ранжировке j-м экспертом; di — отклонение суммы рангов по -му свойству от среднего арифметического сумм рангов по n свойствам. Коэффициент конкордации W позволяет оценить, насколько согласованы между собой ряды предпочтительности, построенные каждым экспертом. Его значение находится в пределах0W1; W=0 означает полную противоположность, а W= 1 —полное совпадение ранжировок. Практически достоверность считается хорошей, если W= 0,7...0,8. Небольшое значение коэффициента конкордации, свидетельствующее о слабой согласованности мнений экспертов, является следствием следующих причин: в рассматриваемой совокупности экспертов действительно отсутствует общность мнений; внутри рассматриваемой совокупности экспертов существуют группы с высокой согласованностью мнений, однако обобщенные мнения таких групп противоположны. Для наглядности представления о степени согласованности мнений двух любых экспертов А и В служит коэффициент парной ранговой корреляции где — разность (по модулю) величин рангов оценок -го свойства, назначенных экспертами А и В:—показатели связанных рангов оценок экспертов А и В. Коэффициент парной ранговой корреляции принимает значения —1<<+1. Значение = +1 соответствует полному совпадению оценок в рангах двух экспертов (полная согласованность мнений двух экспертов), а =—1— двум взаимно противоположным ранжировкам важности свойств (мнение одного эксперта противоположно мнению другого). Методы типа «Дельфи». Характерный для середины XX в. бурный рост науки и техники вызвал большие перемены в отношении к оценкам будущего развития систем. Одним из результатов этого периода в развитии методов анализа сложных систем явилась разработка методов экспертной оценки, известных в литературе как «методы Дельфи». Название этих методов связано с древнегреческим городом Дельфи, где при храме Аполлона с IX в. до н.э. до IV в. н.э. по преданиям существовал Дельфийский оракул. Суть метода Дельфи заключается в следующем. В отличие от традиционного подхода к достижению согласованности мнений экспертов путем открытой дискуссии метод Дельфи предполагает полный отказ от коллективных обсуждений. Это делается для того, чтобы уменьшить влияние таких психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, нежелание отказаться от публично выраженного мнения, следование за мнением большинства. В методе Дельфи прямые дебаты заменены тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов, проводимых обычно в форме анкетирования. Ответы экспертов обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют свои первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения приемлемой сходимости совокупности высказанных мнений. Результаты эксперимента показали приемлемую сходимость оценок экспертов после пяти туров опроса. Метод Дельфи первоначально был предложен О. Хелмером как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая должна помочь снизить влияние психологических факторов при проведении повторных заседаний и повысить объективность результатов. Однако почти одновременно Дельфи-процедуры стали основным средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке деревьев цели и при разработке сценариев. Процедура Дельфи-метода: 1) в упрощенном виде организуется последовательность циклов мозговой атаки; 2) в более сложном виде разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов обычно с помощью вопросников, исключая контакты между экспертами, но предусматривающая ознакомление их с мнениями друг друга между турами; вопросники от тура к туру могут уточняться; 3) в наиболее развитых методиках экспертам присваиваются весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов оценок. Первое практическое применение метода Дельфи к решению некоторых задач Министерства обороны США во второй половине 40-х годов, показало его эффективность и целесообразность распространения на широкий класс задач, связанных с оценкой будущих событий. Исследуемые проблемы: научные открытия, рост народонаселения, автоматизация производства, освоение космоса, предотвращение войны, военная техника. Результаты статистической обработки мнений экспертов позволили нарисовать вероятную картину будущего мира в указанных шести аспектах. Была оценена также степень согласованности мнений экспертов, которая оказалась приемлемой после проведения четырех туров опроса. Недостатки метода Дельфи: • значительный расход времени на проведение экспертизы, связанный с большим количеством последовательных повторений оценок; • необходимость неоднократного пересмотра экспертом своих ответов вызывает у него отрицательную реакцию, что сказывается на результатах экспертизы. Дальнейшим развитием метода Дельфи являются методы QUWST, SEER, PATTERN. Методы типа дерева целей. Идея метода дерева целей впервые была предложена Черчменом в связи с проблемами принята решений в промышленности. Термин «дерево целей» подразумевает использование иерархической структуры, полученной путей разделения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие — новые подцели, функции и т. д. Как правило, этот термин используется для структур, имеющих отношение строгого древесного порядка, но метод дерева целей используется иногда и применительно к «слабым» иерархиям в которых одна и та же вершина нижележащего уровня может быть одновременно подчинена двум или нескольким вершина» вышележащего уровня. Древовидные иерархические структуры используются и при исследовании и совершенствовании организационных структур Не всегда разрабатываемое даже для анализа целей дерево может быть представлено в терминах целей. Иногда, например, при анализе целей научных исследований удобнее говорить о дереве направлений прогнозирования. В. М. Глушковым, например, бы. предложен и в настоящее время широко используется термин) «прогнозный граф». При использовании этого понятия появляется возможность более точно определить понятие дерева как связного ориентированного графа, не содержащего петель, каждая пара вершин которого соединяется единственной цепью. Морфологические методы. Основная идея морфологических методов — систематически находить все «мыслимые» варианты решения проблемы или реализации системы путем комбинирования выделенных элементов или их признаков. Идеи морфологического образа мышления восходят к Аристотелю, Платону, к известной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. В систематизированном виде морфологический подход был разработан и применен впервые швейцарским астрономом Ф. Цвикки и долгое время был известен как метод Цвикки. Цвикки предложил три метода морфологического исследования. Первый метод — метод систематического покрытия поля (МСПП), основанный на выделении так называемых опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использовании для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления. Второй — метод отрицания и конструирования (МОК), базирующийся на идее Цвикки, заключающейся в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы и компромиссные ограничения, которые есть смысл отрицать, и, следовательно, сформулировав некоторые предложения, полезно заменить их затем на противоположные и использовать при проведении анализа. Третий — метод морфологического ящика (ММЯ), нашедший наиболее широкое распространение. Идея ММЯ состоит в определении всех «мыслимых» параметров, от которых может зависеть решение проблемы, и представлении их в виде матриц-строк, а затем в определении в этом морфологическом матрице-ящике всех возможных сочетаний параметров по одному из каждой строки. Полученные таким образом варианты могут затем подвергаться оценке и анализу с целью выбора наилучшего. Морфологический ящик может быть не только двумерным. Например, А. Холл использовал для исследования структуры систем трехмерный ящик. Морфологические ящики Цвикки нашли широкое применение для анализа и разработки прогноза в технике. Для организационных же систем, систем управления такой ящик, который, повидимому, был бы многомерным, практически невозможно построить. Поэтому, используя идею морфологического подхода для моделирования организационных систем, разрабатывают языки моделирования или языки проектирования, которые применяют для порождения возможных ситуаций в системе, возможных вариантов решения и часто — как вспомогательное средство формирования нижних уровней иерархической структуры как при моделировании структуры целей, так и при моделировании организационных структур. Примерами таких языков служат: системно-структурные языки (язык функций и видов структуры, номинально-структурный язык), язык ситуационного управления, языки структурно-лингвистического моделирования. 6.3. Количественные методы описания систем Уровни описания систем. При создании и эксплуатации сложных систем требуется проводить многочисленные исследования и расчеты, связанные с: • оценкой показателей, характеризующих различные свойства систем; • выбором оптимальной структуры системы; • выбором оптимальных значений ее параметров. Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования системы, т. е. ее математической модели. Сложность реальных систем не позволяет строить для них «абсолютно» адекватные модели. Математическая модель (ММ) описывает некоторый упрощенный процесс, в котором представлены лишь основные явления, входящие в реальный процесс, и лишь главные факторы, действующие на реальную систему. Какие явления считать основными и какие факторы главными — существенно зависит от назначения модели, от того, какие исследования с ее помощью предполагается проводить. Поэтому процесс функционирования одного и того же реального объекта может получить различные математические описания в зависимости от поставленной задачи. Так как ММ сложной системы может быть сколько угодно много и все они определяются принятым уровнем абстрагирования, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Каждый из возможных уровней абстрагирования обладает ограниченными, присущими только данному уровню абстрагирования возможностями. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему на всех целей сообразных для данного случая уровнях абстракции. Наиболее пригодными являются следующие уровни абстрактного описания систем: • символический, или, иначе, лингвистический; • теоретико-множественный; • абстрактно-алгебраический; • топологический; • логико-математический; • теоретико-информационный; • динамический; • эвристический. Условно первые четыре уровня относятся к высшим уровням описания систем, а последние четыре — к низшим. Высшие уровни описания систем. Лингвистический уровень описания — наиболее высокий уровень абстрагирования. Из него как частные случаи можно получить другие уровни абстрактного описания систем более низкого ранга. Процесс формализации в математике обычно понимают как отвлечение от изменчивости рассматриваемого объекта. Поэтому формальные построения наиболее успешно используются, когда удается с предметами или процессами действительности каким-то образом сопоставлять некоторые стабильные, неизменные понятия. Понятие о высказывании на данном абстрактном языке означает, что имеется некоторое предложение (формула), построенное на правилах данного языка. Предполагается, что эта формула содержит варьируемые переменные, которые только при определенном их значении делают высказывание истинным. Все высказывания делят обычно на два типа. К первому причисляют «термы» (имена предметов, члены предложения и т. д.) — высказывания, с помощью которых обозначают объекты исследования, а ко второму — «функторы» — высказывания, определяющие отношения между термами. С помощью термов и функторов можно показать, как из лингвистического уровня абстрактного описания (уровня высшего ранга) как частный случай возникает теоретико-множественный уровень абстрагирования (уровень более низкого ранга). Термы — некоторые множества, с помощью которых перечисляют элементы, или, иначе, подсистемы изучаемых систем, а функторы устанавливают характер отношений между введенными множествами. Множество образуется из элементов, обладающих некоторыми свойствами и находящимися в некоторых отношениях между собой и элементами других множеств. (Следовательно, автоматизированные системы управления (АСУ) вполне подходят под такого рода определение понятия «множество». Это доказывает, что построение сложных систем на теоретико-множественном уровне абстракции вполне уместно и целесообразно. На теоретико-множественном уровне абстракции можно получить только общие сведения о реальных системах, а для более конкретных целей необходимы другие абстрактные модели, которые позволили бы производить более тонкий анализ различных свойств реальных систем. Эти более низкие уровни абстрагирования, в свою очередь, являются уже частными случаями по отношению к теоретико-множественному уровню формального описания систем. Так, если связи между элементами рассматриваемых множеств устанавливаются с помощью некоторых однозначных функций, отображающих элементы множества в само исходное множество, то приходим к абстрактно-алгебраическому уровню описания систем. В таких случаях говорят, что между элементами множеств установлены нульарные (никакие, отсутствующие), унарные, бинарные (двойные, двойственные), тернарные отношения и т. д. Если же на элементах рассматриваемых множеств определены некоторые топологические структуры, то в этом случае приходим к топологическому уровню абстрактного описания систем. При этом может быть использован язык общей топологии или ее ветвей, именуемых гомологической топологией, алгебраической топологией и т. д. Низшие уровни описания систем. Логико-математический уровень описания систем нашел широкое применение для: формализации функционирования автоматов; задания условий функционирования автоматов; изучения вычислительной способности автоматов. Понятие «автомат» (от греч. automatos — самодействующий) имеет следующие значения: 1) устройство, выполняющее некоторый процесс без непосредственного участия человека. В глубокой древности это часы, механические игрушки, со второй половины XVIII в. Широкое применение в промышленности для замены физического труда человека; в 40 — 50-х годах XX в. появились автоматы для выполнения некоторых видов умственного труда; автоматические вычислительные машины и другие кибернетические устройства. Применение автоматов значительно повышает производительность труда, скорость и точность выполнения операций. Освобождает человека от утомительного однообразного труда, для защиты человека от условий, опасных для жизни или вредных для здоровья. Автоматы используются там, где невозможно присутствие человека (высокая температура, давление, ускорение, вакуум и т. д.); 2) математическое понятие, математическая модель реальных (технических) автоматов. Абстрактно автомат можно представить как некоторое устройство («черный ящик»), имеющее конечное число входных и выходных каналов и некоторое множество внутренних состояний. На входные каналы извне поступают сигналы, и в зависимости от их значения и от того, в каком состоянии он находился, автомат переходит в следующее состояние и выдает сигналы на свои выходные каналы. С течением времени входные сигналы изменяются, соответственно изменяются и состояние автомата, и его выходные каналы. Таким образом, автомат функционирует во времени; 3) в узком смысле автомат употребляется для обозначения так называемых синхронных дискретных автоматов. Такие автоматы имеют конечные множества значений входных и выходных сигналов, называемых входным и выходным алфавитом. Время разбивается на промежутки одинаковой длительности (такты): на протяжении всего такта входной сигнал, состояние и выходной сигнал не изменяются. Изменения происходят только на границах тактов. Следовательно, время можно считать дискретным t=1,2, ...,n. При любом процессе управления или регулирования, осуществляемом живым организмом или автоматически действующей машиной либо устройством, происходит переработка входной информации в выходную. Поэтому при теоретико-информационном уровне абстрактного описания систем информация выступает как свойство объектов и явлений (процессов) порождать многообразие состояний, которые посредством отражения передаются от одного объекта к другому и запечатлеваются в его структуре (возможно, в измененном виде). Отображение множества состояний источника во множество состояний носителя информации называется способом кодирования, а образ состояния при выбранном способе кодирования — кодом этого состояния. Абстрагируясь от физической сущности носителей информации и рассматривая их как элементы некоторого абстрактного множества, а способ их расположения как отношение в этом множестве, приходят к абстрактному понятию кода информации как способа ее представления. При таком подходе код информации можно рассматривать как математическую модель, т. е. абстрактное множество с заданными на нем предикатами. Эти предикаты определяют тип элементов кода и расположение их друг относительно друга. Предикат — одно из фундаментальных понятий математики — условие, сформулированное в терминах точного логико-математического языка. Предикат содержит обозначения для произвольных объектов некоторого класса (переменные). При замещении переменных именами объектов данного класса предикат задает точно определенное высказывание. Динамический уровень абстрактного описания систем связан с представлением системы как некоторого объекта, куда в определенные моменты времени можно вводить вещество, энергию и информацию, а в другие моменты времени — выводить их, т. е. динамическая система наделяется свойством иметь «входы» и «выходы», причем процессы в них могут протекать как непрерывно, так и в дискретные моменты времени. Кроме этого, для динамических систем вводится понятие «состояние системы», характеризующее ее внутреннее свойство. Эвристический уровень абстрактного описания систем предусматривает поиски удовлетворительного решения задач управления в связи с наличием в сложной системе человека. Эврика — это догадка, основанная на общем опыте решения родственных задач. Изучение интеллектуальной деятельности человека в процессе управления имеет очень важное значение. Эвристика вообще — это прием, позволяющий сокращать количество просматриваемых вариантов при поиске решения задачи. Причем этот прием не гарантирует наилучшее решение. Например, человек, играя в шахматы, пользуется эвристическими приемами выработки решетя, так как продумать весь ход игры с начала до конца практически невозможно из-за слишком большого числа вариантов игры (надо обдумать около 10120 вариантов). Если на один вариант затрачивать всего 10 с, а в году около 3*107 с, то при 8-часовой работе без выходных дней и отпуска человек способен просчитать в год не более (1/3*3*107)/10=106 вариантов. Следовательно, на перебор всех возможных вариантов шахматной партии понадобится одному человеку 10114 лет. Поэтому в настоящее время бурно развивается эвристическое программирование — программирование игровых ситуаций, доказательства теорем, перевода с одного языка на другой, дифференциальной диагностики, распознавания образов (звуковых, зрительных и т. д.). Большое внимание сейчас уделяется созданию искусственного и гибридного интеллекта. При этом важное значение играют решение проблемы иерархически организованного перебора, создание и разработка методов отсечения заведомо невыгодных путей. Таким образом, обзор уровней абстрактного описания систем показывает, что выбор подходящего метода формального описания при изучении той или иной реальной системы является всегда наиболее ответственным и трудным шагом в теоретико-системных построениях. Эта часть исследования почти не поддастся формализации и во многом зависит от эрудиции исследователя, его профессиональной принадлежности, целей исследования и т. д. Наибольшее значение в настоящее время в абстрактной теории систем придается теоретико-множественному, абстрактно-алгебраическому и динамическому уровням описания систем. 6.4. Агрегативное описание систем Наиболее известным общим подходом к формальному описанию процессов функционирования системы является подход, предложенный Бусленко Н.П. Этот подход позволяет описывать поведение непрерывных и дискретных, детерминированных и стохастических систем. Базируется на понятие агрегативной системы. При агрегативном подходе дается формальное определение объекта моделирования – агрегативной системы, которые являются математической схемой, отображающей системный характер изучаемых объектов. При агрегативном описании сложный объект (система) разбивается на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечивающие их взаимодействие. Если некоторые из полученных подсистем оказываются еще достаточно сложными, то процесс их разбиения продолжается до тех пор, пока не образуются подсистемы, которые в условиях рассматриваемой задачи моделирования могут считаться удобными для математического описания. В результате такой декомпозиции сложная система представляется в виде многоуровневой конструкции из взаимосвязанных элементов, объединенных в подсистемы различных уровней. В качестве элемента А – схемы выступает агрегат, а связь между агрегатами (внутри системы S и внешней средой Е) осуществляется с помощью оператора сопряжения R. Очевидно, что агрегат сам может рассматриваться как A-схема, т.е. может разбиваться на элементы (агрегаты) следующего уровня. Любой агрегат характеризуется следующими множествами: Моментов времени Т, входных Х и выходных У сигналов, состояние Z в каждый момент времени t. Состояние агрегатов в момент времени t Т обозначается как z(t) Z, а входные и выходные сигналы как х (t) Х и у(t) У соответственно. Будем полагать, что переход агрегата из состояния z() в состояние z()z() происходит за малый интервал времени, т.е. имеет место скачок . Перехода агрегата из состояния z() в z() определяются собственными (внутренними) параметрами самого агрегата h(t) H и выходными сигналами x(t) X. В начальный момент времени состояния z имеют значения, равные , т.е. = z(), задаваемые законом распределения процесса z() в момент времени , а именно L[z()]. Предположим, что процесс функционирования агрегата в случае воздействия входного сигнала описывается случайным оператором V. Тогда в момент поступления в агрегат входного сигнала можно определить состояние Обозначим полуинтервал времени как (], а полуинтервал как [). Если интервал времени () не содержит ни одного момента поступления сигналов, то для состояние агрегата определяется случайным оператором U в соответствии с соотношением . Совокупность случайных операторов V и U рассматривается как оператор переходов агрегата в новые состояния. При этом процесс функционирования агрегата состоит из скачков состояний в моменты поступления входных сигналов х(операторов V) и изменений состояний между этими моментами (оператор U). На оператор U не накладывается никаких ограничений, поэтому допустимы скачки состояний в моменты времени, не являющиеся моментами поступления входных сигналов х. В дальнейшем моменты скачков будем называть особыми моментами времени, а состояния - особыми состояниями А-схемы. Для описания скачков состояний в особые моменты времени будем использовать случайный оператор W, представляющий собой частный случай оператора U, т.е. В множестве состояний Z выделяется такое подмножество , что если достигает , то это состояние является моментом выдачи выходного сигнала, определяемого оператором выходов . Таким образом, под агрегатом будем понимать любой объект, определяемый упорядоченной совокупностью рассматриваемых множеств T,X,Y,Z,,H и случайных операторов V,U,W,G. Последовательность входных сигналов, расположенных в порядке их поступления в А-схему, будем называть входным сообщением или х - сообщением. Последовательность выходных сигналов, упорядоченную относительно времени выдачи, назовем выходным сообщением или y-сообщением. Существует класс больших систем, которые в виду их сложности не могут быть формализованы в виде математических схем одиночных агрегатов, поэтому их формализуют некоторой конструкцией из отдельных агрегатов , которую назовем агрегативной системой, или А-схемой. Для описания некоторой реальной системы S в виде A-схемы необходимо иметь описание как отдельных агрегатов , так и связей между ними. Пример. Рассмотрим А-схему структура которой приведена на рисунке. Функционирование А-схемы связано с переработкой информации, передача последней на схеме показана стрелками. Вся информация, циркулирующая в А-схеме, делится на внешнюю и внутреннюю. Внешняя информация поступает от внешних объектов, не являющихся элементами рассматриваемой схемы, а внутренняя вырабатывается агрегатами самой А-схемы. Обмен информацией между А-схемой и внешней средой Е происходит через агрегаты, которые называются полюсами А-схемы. При этом различают входные полюсы А-схемы, представляющие собой агрегаты, на которые поступают х - сообщения (агрегаты ) и выходные полюсы А-схемы, выходная информация которых является у – сообщениями (). Агрегаты, не являющиеся полюсами, называются внутренними. Взаимодействие А-схемы с внешней средой Е рассматривается как обмен сигналами между внешней средой Е и элементами А-схемы. В соответствии с этим внешнюю среду Е можно представить в виде фиктивного элемента системы , вход которого содержит входных контактов, и выход- выходных контактов . Сигнал, выдаваемые А-схемой во внешнюю среду Е принимается элементом , как входной сигнал, состоящий из элементарных сигналов. Сигнал из . Взаимосвязь между контактами задается оператором сопряжения R. R может быть в виде таблицы в которой на пересечении строк с номерами элементов(агрегатов) n и столбцов с номерами контактов i располагаются пары чисел k,l, указывающие номер элемента k и номер контакта l, с которым соединен контакт (табл.) n i 1 2 3 4 5 1,1 3,1 4,1 5,1 6,1 1 0,1 2 1,3 0,2 0,3 3 1,2 2,1 4 3,2 2,1 2,2 5 2,2 6 5,2 0,4 В реальной системе существуют различные вспомогательные устройства(селекция, системы передачи данных и т.п.), которые так же необходимы представить в качестве агрегатов для адекватного описания. 6.5. Временные системы в терминах «Вход — Выход» Множество моментов времени. Первая часть первого пред­положения о характере функционирования систем гласит: систе­ма функционирует во времени. Множество моментов времени t, в которые рассматривается функционирование системы, обозна­чим Т, t ÎТ. Множество T будем считать подмножеством множе­ства действительных чисел. В частности, оно может быть конеч­ным или счетным. В зависимости от характера множества Т раз­личают: дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное вре­мя. На практике часто представляют интерес только такие мно­жества Т, элементы которых располагаются в изолированных точках числовой оси. В этом случае говорят, что система функци­онирует в дискретном времени, например контактные схемы, конечные автоматы, вычислительные устройства ЭВМ и т. д. Вместо моментов времени t0, tl , ... часто пишут ряд натуральных чисел 0, 1,2, ..., которые называются тактами. Множество Т представляет собой множество некоторого (ко­нечного или бесконечного) интервала числовой оси. В этом слу­чае говорят, что система функционирует в непрерывном времени, например механические и электрические системы, системы, рас­сматриваемые в теории автоматического регулирования, и т. д. Не исключены случаи, когда множество Т имеет дискретно-непрерывный характер: на одних, интервалах числовой прямой моменты t Î Т заполняют их целиком, а на других — располага­ются в изолированных точках. Например: 1) метеорологическая ракета при нахождении в состоянии готовности функционирует в непрерывном времени, а при запуске (при работе автомата пуска) можно условно считать, что работает в дискретном време­ни (реле времени работает дискретно в смысле выдачи команд исполнительным органом по тактам); 2) процесс производства автомобилей на конвейере; конвейер движется непрерывно, а го­товые автомобили сходят с него в дискретные моменты времени. Входные сигналы системы. Второе и третье предположения о характере функционирования систем направлены на описание взаимодействия системы с внешней средой. На вход системы могут поступать входные сигналы хÎХ, где X — множество входных сигналов системы. Входной сигнал, поступивший в мо­мент времени te Т, обозначается x(t). Возвратимся к примеру с выпуском предприятием однотип­ных изделий (часто их называют одно-продуктовое производст­во). В такой системе готовность в момент t, i-ro изделия (автомо­биля, часов, велосипеда, телевизора и т. д.) можно описать как поступление очередного сигнала x(t1) = 1. Здесь множество X сос­тоит из одного элемента х=1. Если принять за Х=0 сигнал, когда очередное изделие не готово, а за Х=1, когда оно готово, то можно считать, что Х={0, 1}, и в систему входной сигнал поступает в каждый момент tÎТ. В случае, когда в моменты t1 оказываются готовыми одновременно несколько изделий (на за­воде несколько конвейерных линий), например 0 xxmax, то множество X — совокупность целых чисел Х={О,1, ..., Хmax}. Входные сигналы могут описываться некоторым набором ха­рактеристик. Например, если входными сигналами АСУ аэро­дромом считать самолеты, поступившие в зону аэродрома, то каждый из них может быть описан: 1) координатами точки взлета (I, a, e) (I-наклонная дальность, а - азимут и e - угол места); 2) вектором скорости (I, а, e); 3) признаками, характеризующими тип самолета (V), массу груза (G), требованиями к аэродромному обслуживанию (d) и т. д. В общем случае будем предполагать, что входной сигнал X1ÎXi, где X, — заданные множества (i= 1, n). Прямое произведение X=X1X2.... .Хn называется прост­ранством входных сигналов. Xi - элементарные оси, входной сигнал х представляет собой точку пространства X, описываемую координатами x1, x2, ..., хn. В общем случае ХÌХ. При исследовании сложных систем приходится оперировать с группами входных сигналов, поступающих в моменты времени tl