Министерство образования и науки Российской Федерации Ростовский Государственный Университет

Вид материала

Содержание

СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ЯЗЫКУ SQL Моисеенко С.И., Калинкин В.Ю., Майстренко А.В.
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ФУНКЦИОНИРОВАНИИ СОВМЕСТНЫХ ИНСТИТУТОВ ПРИРОДООХРАННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РЕГИОНЕ Муратов А.В.
К первой группе факторов
Ко второй группе
Подсистема ввода данных
Подсистема хранения
Область детализированных данных.
Область агрегированных показателей
Область закономерностей.

Подобный материал:

1 ... 37 38 39 40 41 42 43 44 ... 75

СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ЯЗЫКУ SQL

Моисеенко С.И., Калинкин В.Ю., Майстренко А.В.

Донской государственный технический университет

msi77@mail.ru

Язык SQL (структурированный язык запросов) является стандартным языком работы с реляционными базами данных, который позволяет взаимодействовать с СУБД разных производителей. Возможность построения распределенных систем на базе этого языка привела к тому, что дореляционные системы стали оснащаться интерфейсом SQL. Язык SQL имеет три основных подъязыка: язык определения данных - DDL (Data Definition Language), предназначенный для определения структур базы данных, язык управления доступом к данным, и язык манипуляции данными - DML (Data Manipulation Language), предназначенный для выборки и изменения данных. И если знание первых двух требуется, как правило, для администраторов СУБД и проектировщиков баз данных, то базовые знания DML становятся необходимыми все более широкому кругу специалистов в области информационных технологий, в частности, разработчикам информационных приложений и пользователям таких приложений. Человек, поставленный перед необходимостью самостоятельно освоить язык, обычно покупает одну из толстых книжек по SQL, которые в изобилии имеются в книжных магазинах. Очевидный недостаток этого пути – отсутствие практики для закрепления изученного материала.

Нами была разработана система дистанционного обучения (ресурс в сети Интернет) для помощи в самостоятельном освоении SQL. Это, наверное, один из немногих случаев, когда методика дистанционного обучения оказалась по-настоящему эффективной. Опуская излишние технические подробности, вкратце опишем суть процесса обучения: система содержит множество задач на выборку и модификацию данных, которые адресуются к нескольким оригинальным базам данных. Решая предложенные задачи, пользователь самостоятельно составляет запрос к БД и получает результат его выполнения – запрос выполняется реальной СУБД. При этом система контролирует правильность выполнения задачи и выдает количественные оценки в случае несовпадения результата с правильным решением. Кроме того, можно увидеть результат выполнения правильного, «эталонного» запроса.

Поначалу, составляя и модифицируя простейшие запросы (зачастую наугад) методом проб и ошибок пользователь накапливает ценный опыт взаимодействия с СУБД и интуитивно усваивает суть языка SQL, даже не обладая теоретическим знанием. Теоретическая же часть реализована на сайте в форме справки с описанием основных синтаксических конструкций языка SQL и вполне достаточной для решения задач. Каждый раздел справки снабжен ссылками на рекомендуемые по теме задачи. Т.е. обучение может строиться и классическим путем освоения новой темы с последующим закреплением ее практическими занятиями, при котором пользователь волен сам выбирать стратегию своего обучения.

Также ведется периодическая email-рассылка с подробным описанием типичных ошибок при решении задач и технических приемов для построения эффективных запросов. Решив упражнение, пользователь может ознакомиться на форуме с решениями других участников, опубликовать текст своего решения, поделиться соображениями о достоинствах и недостатках различных путей решения задачи. Т.к. гибкость языка SQL позволяет достичь одного результата многими способами, такие обсуждения очень важны для получения как можно более глубокого знания. Благодаря тому, что форум посещают настоящие профессионалы – знатоки SQL, начинающие имеют уникальную возможность накапливать бесценный опыт и оттачивать свое мастерство. Многие посетители сами предлагают новые оригинальные задачи. Отметим, что задачи имеют разный уровень сложности, что делает систему интересной не только для новичков, но и для профессионалов в области баз данных и SQL. Дополнительным стимулом привлечения на сайт специалистов является рейтинговая система, ранжирующая участников по числу решенных задач и по времени, затраченному на их решение. В настоящее время ведется разработка методов для оценки эффективности различных вариантов решения одной задачи.

Если посетитель испытывает непреодолимые трудности с решением задачи, он может обратиться за помощью к разработчикам системы. Хорошей тенденцией стало участие специалистов – постоянных посетителей сайта – в оказании такой помощи.

Копия обучающей системы успешно используется на каф. Информатики ДГТУ для проведения практических занятий по курсу «Базы и банки данных». Некоторые преподаватели в России и за рубежом также пользуются системой через сеть Интернет (ссылка скрыта) для проведения практических занятий в классах и даже поощряют своих студентов, учитывая показанные ими результаты при оценке знаний. Многие посетители ресурса, имевшие лишь отдаленные представления о SQL и быстро достигшие заметных результатов, служат подтверждением эффективности данного подхода к обучению.

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ФУНКЦИОНИРОВАНИИ СОВМЕСТНЫХ ИНСТИТУТОВ ПРИРОДООХРАННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РЕГИОНЕ

Муратов А.В.

Ростовский государственный университет, ЮГИНФО

muratov@rnd.runnet.ru

Изучение проблем устойчивого эколого-экономического развития регионов является важной темой, которой посвящены учебные курсы для экономистов, математиков, социологов и целого ряда других специалистов.

Экономические механизмы экологически устойчивых территорий обеспечивают потенциальную возможность разрешения противоречий между экономической и экологической составляющими развития региона. В соответствии с потребностью сбалансированного развития региона наиболее рациональным подходом к структурированию региональной экономики является подход, позволяющий совмещать требования экологии с экономическим развитием:

максимальное приближение производства к источникам сырья, топлива, энергии, а также к потребителям продукции;
первоочередное вовлечение в оборот и комплексное использование наиболее выгодных природных ресурсов;
последовательное осуществление специализации региона;
обеспечение комплексности развития региона;
сдерживание роста крупных городов и т.д.

В формирование хозяйственного механизма устойчивого экологического развития на мезоуровне в процессе становления современных экономических отношений в России гармонично вписывается создание совместных институтов природоохранной деятельности в качестве структурного элемента эколого-экономической системы.

Деятельность любых структур, ориентированных на задачи охраны окружающей природной среды, на территории региона, ориентирована на формулирование и последовательную реализацию комплекса природоохранных мероприятий. Вопросы инвестирования мероприятий должны решаться посредством определения и отбора приоритетных мер, инициируемых совместными институтами природоохранной деятельности. На формирование приоритетных мероприятий по охране окружающей среды существенной влияние оказывают две группы факторов:

макроэкономические или внешние;
внутренние.

К первой группе факторов могут быть отнесены социально-экономические характеристики развития региона, закладываемые в соответствующие целевые программы его развития.

Региональные целевые инвестиционные программы являются существенным элементом управления инвестиционным потенциалом и одновременно – одним из инструментов его сочетания с отраслевым управлением. Вследствие этого программы становятся главным инструментом программно-целевого управления инвестиционной деятельностью на региональном уровне.

Ко второй группе могут быть отнесены факторы, формирующие и определяющие необходимость проведения тех или иных мероприятий, исходя из результатов экологического мониторинга и моделирования. Данные мониторинга, во-первых, не всегда доступны из-за существенных финансовых затрат на его проведение и, во-вторых, не дают достаточных возможностей для прогноза и сравнения альтернативных вариантов стратегий природоохраны. С осуществлением проекта или программы приходит в движение цепь взаимосвязанных явлений, которые изменяют состояние окружающей среды и ее качество. Главная проблема при принятии природоохранного решения заключается в определении изменчивости различных компонентов природной среды, которые возникают в результате взаимодействия человека и природы. Объективное изучение антропогенных воздействий требует оценки будущего состояния окружающей среды, как при отсутствии, так и при наличии воздействия. Подобный анализ представляет собой сложную междисциплинарную задачу и, очевидной становится необходимость в модельном аппарате, способном снять неопределенность, связанную с прогнозом, и позволяющем подвергнуть ее критическому анализу. Лицо, принимающее решение об инвестировании, должно быть осведомлено относительно степени неопределенности прогноза и иметь некоторое представление о работе предлагаемой системы моделей.

Как структурный элемент механизма природоохраны совместные институты являются участником процесса принятия решений по контролю за промышленным загрязнением окружающей среды региона.

Таким образом, возникает потребность в создании некоторой проблемно-ориентированной системы поддержки принятия решений по контролю за промышленным загрязнением.

Управление любой сложной социально-экономической системой, тем более связанной с природоохранной деятельностью, весьма затруднительно без обратной связи, которая заключается в отслеживании и анализе данных, отражающих состояние этой системы и ситуацию вокруг нее. Постоянная доступность актуальной информации дает возможность оценить текущее положение дел, а обзор изменения конкретных характеристик во времени позволяет обнаружить тенденции развития системы и сделать выводы о том, что ожидает ее в будущем. Таким образом, обладая всей полнотой сведений о состоянии системы и ее элементов в статике и динамике, управляющий персонал может принимать грамотные решения по применению мер регулирования. Такое управление основано на знании и потому более эффективно, чем принятие важных решений вслепую.

Большой объем информации, с одной стороны, позволяет получить более точные расчеты и анализ, с другой — превращает поиск решений в сложную задачу. Системы поддержки принятия решений (СППР) — целый класс программных систем, призванных облегчить работу людей, выполняющих анализ (аналитиков) и принимающих решения. Для выполнения анализа можно выделить три основные задачи, решаемые в СППР: ввод данных; хранение данных; анализ данных. Таким образом, СППР — это системы, обладающие средствами ввода, хранения и анализа данных, относящихся к определенной предметной области, с целью поиска решений.

Рассмотрим отдельные подсистемы СППР более подробно.

Подсистема ввода данных. В таких подсистемах, называемых OLTP (Online transaction processing), реализуется операционная (транзакционная) обработка данных. Для их реализации используют обычные системы управления базами данных (СУБД).

Подсистема хранения. Для реализации данной подсистемы используют современные СУБД и концепцию хранилищ данных.

Подсистема анализа. Данная подсистема может быть построена на основе:

подсистемы информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических запросов с использованием языка SQL (Structured Query Language);

подсистемы оперативного анализа. Для реализации таких подсистем применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-line analytical processing), использующая концепцию многомерного представления данных;

подсистемы интеллектуального анализа. Данная подсистема реализует методы и алгоритмы Data Mining ("добыча данных").

Хранилища данных создаются специально для приложений поддержки принятия решений и предоставляют накопленные за определенное время, сводные и консолидированные данные, которые более приемлемы для анализа, чем детальные индивидуальные записи.

Построение полноценного корпоративного хранилища данных обычно выполняется в трехуровневой архитектуре. На первом уровне расположены разнообразные источники данных — внутренние регистрирующие системы, справочные системы, внешние источники (данные информационных агентств, макроэкономические показатели). Второй уровень содержит центральное хранилище, куда стекается информация от всех источников с первого уровня, и, возможно, оперативный склад данных, который не содержит исторических данных и выполняет две основные функции. Во-первых, он является источником аналитической информации для оперативного управления и, во-вторых, здесь подготавливаются данные для последующей загрузки в центральное хранилище. Под подготовкой данных понимают их преобразование и проведение определенных проверок. Наличие оперативного склада данных просто необходимо при различном регламенте поступления информации из источников. Третий уровень представляет собой набор предметно-ориентированных витрин данных, источником информации для которых является центральное хранилище данных. Именно с витринами данных и работает большинство конечных пользователей.

Таким образом, поддержка принятия управленческих решений на основе накопленной информации может осуществляться в трех основных областях.

Область детализированных данных. Это сфера действия большинства транзакционных систем (OLTP), нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами.

Область агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в Хранилище Данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или (что, как правило, предпочтительнее) оставаться в рамках реляционных технологий.

Область закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или (с определенной вероятностью) прогнозируют развитие рассматриваемых процессов.

В этом контексте наиболее актуальной проблемой является обеспечение интегрированного взгляда на сложный объект управления в целом, комплексного анализа собранных о нем сведений и извлечения из него необходимой информации.

Изучение закономерностей функционирования экосистем, необходимость анализа и прогноза динамики важнейших характеристик при различных вариантах их развития может обеспечиваться только путем формализации знаний об объектах природохозяйственных систем, то есть с помощью принципа моделирования.

С точки зрения процесса моделирования, концепция формирования ограничений на хозяйственную деятельность человека (для достижения целей устойчивого развития) может быть представлена в виде некоторого набора соотношений, реализующих эти ограничения, выраженных математически. Это связано с рядом проблем, к числу которых относятся, в частности, следующие:

выбор переменных, на которые требуется наложить ограничения для достижения целей устойчивого развития;
измерение количественных значений выбранных переменных;
разработка методологии определения предельных величин изменения переменных.

При этом основная проблема состоит в формировании определенного набора переменных или индикаторов, являющегося достаточно полным и измеримым, но в то же время не чрезмерно детализированным.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

объединить экологические, социальные и экономические аспекты существования общества в достаточно полную систему показателей, избегая при этом чрезмерной детализации и избыточности;
объединить прямые и опосредованные воздействия различных аспектов жизни общества в единую максимально простую систему.

В итоге наблюдается парадокс: с одной стороны, устойчивое экологическое развитие связано с дезагрегированием, деталями распределения и т.д., с другой, - лицо, принимающее решения, имеет дело со все большей и большей сложностью систем и стремится к их упрощению.

Указанную двойственность возможно разрешить с помощью системы эколого-экономических математических моделей, оптимизирующих выбор экологоохранных решений.

Анализ литературы и мирового опыта показывает, что при выработке описанных стратегий экологического контроля обычно применяются два подхода:

оптимальной технологии. Этот подход основан на нормах выбросов предприятиями. Он заключается в применении лучшей из доступных и экономически приемлемой технологии контроля. Такой подход, хотя и вполне применимый в некоторых случаях, зачастую ведет к избытку контроля.
управление качеством окружающей среды. Такой подход в основном основывается на стандартах качества окружающей среды. При этом используется мониторинг и моделирование для определения объемов снижения выбросов загрязняющих веществ, необходимых для достижения стандартов или нормативов. Данный подход скорее ориентирован на здравоохранение, чем на экономическую эффективность, однако позволяет сочетать и то и другое.

Процесс принятия решений в функционировании совместных институтов должен основываться на системе управления качеством окружающей среды с прогнозированием, подразумевающей определение ожидаемых объемов снижения выбросов загрязняющих веществ, необходимых для достижения нормативов природоохранной деятельности. Система управления качеством окружающей среды с прогнозированием предполагает осуществление следующих этапов:

мониторинг.
моделирование выбросов и калибровка моделей.
сопоставление результатов с природоохранными нормативами.
определение возможных стратегий контроля.
расчет объемов снижения выбросов по каждой из стратегий.
выбор оптимальной (применимой) стратегии.
проверка достижения природоохранных нормативов.

Контроль промышленного загрязнения и выработка стратегий по его снижению – это не статичная процедура, а динамический процесс. После оценки объемов выбросов загрязняющих веществ в выбранном регионе необходимо постоянное обновление данных мониторинга и приведение их в соответствие с реальной ситуацией. Аналогично, стратегии контроля требуют регулярного пересмотра, оценки их эффективности и затратоемкости с целью их возможного ужесточения или ослабления. Эффективно осуществлять управление природоохранной деятельностью позволяет система поддержки принятия решений.

Blog