Оценка эффективности систем управления организационно-техническими объектами с учетом их информационной сложности

Вид материала

Автореферат диссертации

Содержание I. общая характеристика работы Цели и задачи исследования. Объект исследования Предмет исследования Методы исследований. Научная новизна. Практическая ценность. Внедрение результатов Структура работы. Ii. содержание работы G – множество синтаксических правил, позволяющее строить из V R - конечное множество отношений между формулами; Z(V,G), C(U,R) Во второй глава Вариабельная АИС В третьей главе Процесс обучения (education), осознания А друг с другом. 2. Процесс манипуляции (manipulation), действия, восприятия. Манипулируя ментальными образами B Время (мс) Время (мс) В четвертой главе ... Полное содержание

Подобный материал:

• В. М. Трембач московский авиационный институт (государственный технический университет), 33.33kb.
• Рабочая программа дисциплины локальные системы управления направление подготовки, 129.78kb.
• Рабочая программа дисциплины Локальные системы управления (Наименование дисциплины), 116.98kb.
• «Оценка эффективности внедрения информационной системы управления предприятием ООО, 133.25kb.
• Совершенствование механизма управления предприятием на основе использования современных, 146.47kb.
• Анализ и оценка дисциплин обслуживания требований (запросов) с учетом их приоритетов, 20.53kb.
• Автоматизация систем контроля и управления электроэнергетическими объектами на основе, 250.07kb.
• Теоретические основы информационной безопасности автоматизированных систем, 26.65kb.
• Учебно-методический комплекс для специальности, 254.19kb.
• Тема: Оценка и факторы повышения эффективности управления в современных рыночных условиях, 126.77kb.

На правах рукописи


КУШВИД Руслан Владимирович


ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ С УЧЕТОМ ИХ

ИНФОРМАЦИОННОЙ СЛОЖНОСТИ


Специальность 05.13.06. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)»


Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Санкт-Петербург

2007

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций.


Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор

Фомин Владимир Владимирович


Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор

Пшеницын Владимир Ильич


доктор технических наук, ведущий научный сотрудник

Дюк Вячеслав Анатольевич


Ведущее предприятие:

ОАО «Холдинговая компания «Ленинец»


Защита состоится «24» мая 2007 года в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 223.009.03 при Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций по адресу: 198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, дом 5/7.


С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.


Автореферат разослан « » 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук, доцент Барщевский Е.Г.

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ


Актуальность. Возрастающие требования к объемам обрабатываемой информации, к структуре и качеству информационного фонда, к адекватности представления предметной области в рамках автоматизированных систем управления (АСУ), оказали большое влияние на процесс формирования специализированного класса автоматизированных информационных систем (АИС), основополагающим назначением которых является компактность представления информации и высокая скорость ее обработки. С ростом производительности вычислительной техники проблема повышения эффективности АИС за последние десятилетия перевела исследовательские приоритеты из сферы «алгоритмов» в среду «моделей данных» и сделала актуальной задачу разработки систем управления базами данных (СУБД).

Развитие технических систем и процессов автоматизации привело к необходимости создания больших программно-технических комплексов, обладающих сложной структурой и разветвленной функциональностью. Разработка систем такого класса требует использования тех или иных технологий, основанных на парадигме сложных систем. Результатом такого развития становится все большее применение различных методов и моделей, создаваемых в расчете на значительное сокращение временных, трудовых и материальных затрат на разработку больших и сложных автоматизированных систем и относящихся к классу «логического проектирования». Одновременно с этим, использование методов логического проектирования позволяет значительно повысить надежность, удобство восприятия и простоту модификации разрабатываемой АИС.

Динамика развития современных вычислительных средств делает актуальной смещение акцентов исследовательской деятельности из области функционально-параметрического синтеза в область исследований, связанную с проблемой наглядности, легкости восприятия, компактности и достоверности представления информации для пользователя, учитывающую переход парадигмы информационных систем от представления данных к представлению знаний, специфику формального описания систем «языковым» представлением с соответствующими вопросами семантики.

Тенденции ученого сообщества решать целевую задачу разработки высоконадежного, эффективного программного обеспечения на основе разных формальных методов приводят к их разобщенности, ограниченности и локальности решаемых задач. Такие явления требуют построения и развития обобщающих, систематизирующих методов построения сложных автоматизированных систем и повышают актуальность развития кибернетических направлений информатики – когнитологии, семиотики и пр., с учетом переноса их общефилософских концепций в область практического применения. При этом актуальность решения данной проблемы также определяется отсутствием высокоэффективных моделей и методик поддержки стадий концептуально-логического проектирования АИС в комплексе с учетом использования концепции сквозного проектирования с применением формально обоснованных интегральных показателей качества.

Цели и задачи исследования. Повышение эффективности процессов принятия решений о качестве автоматизированных информационных систем управления за счет разработки логических процедур семиотического моделирования и унифицированного аппарата их анализа. Эта цель достигается решением следующих частных задач:

1. Формализация подкласса семиотических систем – вариабельных систем представления АСУ в виде моделей уровня логического проектирования, с формой представления ограниченной по структуре, но унифицированной по содержанию для хранения и анализа разноаспектных информационных структур.
   
2. Определение понятия «структурная сложность» на базе иерархических или сетевых формальных моделей представления данных и нахождение взаимосвязи с понятием унифицированной оценки меры информационной сложности – энтропией.
   
3. Определение критериев качества – меры, метрики, показатели оценки качества вариабельных моделей, позволяющих учитывать когнитивные, эргономические характеристики «сложности» представления проектных спецификаций на логическом уровне.
   
4. Методика анализа полученных логических решений, позволяющая проводить оценку структуры функций, баз данных, алгоритмов, программ, интерфейсов разрабатываемой автоматизированной системы.
   
5. Разработка алгоритмов, унифицированных под обработку вариабельных моделей АСУ, адаптивных различным иерархическим структурам представления данных и отношений между ними, базирующимся на индустриальных технологиях реляционных моделей СУБД АИС.
   

Объект исследования: сложные организационно-технические объекты и человеческий фактор в процессе разработки и управления автоматизированными системами.

Предмет исследования: технологии моделирования и оценки критериев качества древовидных логических структур автоматизированных информационных систем управления, основанные на мерах эргономичности, сложности и скорости доступа к данным.

Методы исследований. В работе использованы методы теорий множеств, логического проектирования, формальных языков, дискретной математики, системного анализа, баз данных и знаний, оценки информации.

Научная новизна.

1. Разработана формальная модель семиотического представления автоматизированных информационных систем, основанная на концепциях построения иерархических и сетевых структурных графов, учитывающая особенности предметной области, многовариантной архитектурной компоновки синтаксических и семантических элементов модели и обеспечивающая эффективное человеко-машинное управление и представление конструктивных решений на логическом уровне проектирования.
   
2. Обоснована информационно-энтропийная оценка действий оператора при реализации технологических процессов управления с учетом сложности логических структур.
   
3. Разработана методика оценки качества процессов управления на основе семантической сложности алгоритмов функционирования.
   
4. Представлено формализованное описание унифицированных алгоритмов манипуляции иерархическими и вариабельными структурами с визуализацией их представления с целью оптимального хранения и доступа к базе данных, сбора статистической и семантической информации о данных, редактирования иерархических структур, обеспечивающих реализацию конечного продукта в практических систем управления.
   

Практическая ценность. В итоге практического применения материалов диссертационной работы удалось:

• повысить производительность разработчиков АСУ и сократить такие этапы жизненного цикла, как системный анализ и проектирование;
  
• оптимизировать управляющие эффекты через анализ интерфейсов управления и использования унифицированных модулей представления и обработки данных;
  
• внедрить адаптивные программные модули (библиотеки) для разработки иерархических АСУ;
  
• практически применить аппарат вариабельных систем для разработки ряда автоматизированных систем.
  

На защиту выносятся.

1. Аппарат оценки информационной сложности, основанный на применении энтропии как меры сложности логических структур с учетом человеческого фактора, за счет чего характеризующийся адаптивностью подхода к сложности иерархических древовидных структур.
   
2. Показатели качества анализа визуальных структур (алгоритмов, спецификаций, интерфейсов, способов организации доступа к данным и пр.), основанные на экспериментально полученных мерах формирования образов-знаний человеком.
   
3. Модель вариабельных АИС в составе инфологической модели триадного представления информационного фонда и алгоритмов обработки древовидных структур, спроецированных на технологии реляционных баз данных и объектно-ориентированного интерфейса управления.
   

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались автором на: X Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (28.06.10.07.2006) г. Санкт-Петербург; X Санкт-Петебургской международной конференции «Региональная Информатика – 2006». (24.10.26.10.2006) г. Санкт-Петербург; на семинарах и заседаниях кафедры «Вычислительных систем и информатики» в 2005-2007 гг.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 8 печатных работ из них 2 в журналах из списка ВАК.

Внедрение результатов. Результаты настоящей работы внедрены на следующих предприятиях: ООО «Санлайн», ООО «Программные разработки, исследования, маркетинг», ООО «Аналитические, проектные и программные технологии» и др.

Изложенный в диссертационной работе материал экспериментально проверен на практике при разработке автоматизированных информационно-поисковых систем различных классов, а также анализе сложных электротехнических спецификаций.

Все изложенные результаты подтверждены соответствующими актами внедрения, которые приведены в приложении диссертации.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключении и приложения. Общий объем работы составляет 180 страниц, в том числе 36 рисунков, 17 таблиц, списка используемых источников 108 наименований.


II. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе сделан проблемный анализ процесса разработки автоматизированных информационных систем, как сложной программно-технической системы. В том числе рассмотрены вопросы: информационной специфики АИС в отличие от АСУ; алгоритмического описания, логического проектирования (рационального структурного построения) с выделением понятий и особенностей «внешнего» и «внутреннего» проектирования; технологии разработки (методы и средства), проблемы выбора оптимальных методов и оптимальных систем; специфики автоматизации труда инженера-проектировщика, проблемы эффективности проектирования информационных систем.

Унифицируем, воспользовавшись элементами теории формальных языков по Хомскому, подход к представлению алгоритмов на уровне представления знаний разработчика о системе через уточнение общего определения алгоритма. С точки зрения логического проектирования, будем рассматривать (представлять) АИС как множество реализационных алгоритмов и декларативного представления моделей данных на базе формальных языков и задавать их в форме семиотического представления, учитывающую синтаксис, семантику и прагматику:


T=(Z(V,G), C(U,R), P(V, G, U, R)), (1)

где V - счетное множество базовых символов (алфавит);

G – множество синтаксических правил, позволяющее строить из V синтаксически правильные выражения – формулы теории;

U - выделенное множество формул, называемых аксиомами теории T, т.е. множество априорно истинных формул (с множеством U связано свойство семантичности языка);

R - конечное множество отношений между формулами;

Z(V,G), C(U,R) – соответственно синтаксическая и семантическая составляющая;

P(V, G, U, R) - правила изменения первых четырех компонентов под влиянием накапливаемого опыта о строении и функционировании сущностей в данной проблемной среде.


Рассмотрены особенности логического проектирования АИС с точки зрения «внешнего» проектирования, в том числе вопросы:

• процессов управления АИС, совершенствования методов разработки многоуровневой адаптации человека и машины в автоматизированных системах, эргономических принципов отображения информации человеку-оператору;
  
• определения «информационной модели» и ее места в логическом проектировании АИС, многофакторного влияния на ее составляющие: техническое, программное обеспечение, человеческий фактор;
  
• методологий структурного и объектно-ориентированного программирования и их интеграции в определение «информационной модели»;
  
• специфики человеческого фактора, как активной составляющей АИС: достижения и результаты психосемантики, когнитологии, эргономики и пр., влияние человеческого фактора на эффективность процесса разработки и эксплуатации АИС.
  

Человеческий фактор будем рассматривать в разрезе модели процесса объективирования - модели иерархического представления по уровням абстракций. Модель объективирования в логическом проектировании относится к организации процесса распознавания. Имеется некоторая система S, состоящая из элементов и их взаимодействия. Производится их классификация на элементы-объекты V и элементы-отношения R. На основании выделенных объектов и отношений классифицируются модели представления M((V,R),Z_i)=M(A,Z_i) на множестве языковых средств Z_i{Z₁,…Z_n}. Определяются параметры изучаемых объектов и отношений через сопоставление их со словарями имен характеристик определенных классов K={k₁,…,k_j} (множество базовых классов), в результате чего делается заключение о принадлежности элементов a_g к одному из них a_g k_i , A={a₁,..,a_g,..,a_m}, AK. По ходу моделирования определяются значения характеристик элементов B. Таким образом, имеем процесс распознавания по классу систем S(V,R,A) и классу объектов S(V,R,A,B).

Во второй глава проанализирован и обобщен аппарат семиотических систем, как аппарат описания АИС. Предложена формальная структура семиотического представления, в том числе: интегральный подход к описанию синтаксиса, семантики и прагматики разноаспектных структур АИС; единство представления элементов и отношений в виде упорядоченных иерархий; представлена логическая модель компьютерного хранения и обработки вариабельных структур в виде бинарных графов, заданных «списком ребер»; описана формальная модель представления вариабельных АИС в виде графово-иерархичесих моделей.

Будем рассматривать АИС как результат «спирального» синтеза с переходом по различным рангам и уровням моделирования, с использованием различного класса языков моделирования (в широком смысле этого слова), где на верхнем слое используются принципы «объективирования» с ориентацией на учет человеческого фактора, а на нижнем слое используются машинно-ориентированные языки программирования и представления данных с ориентацией на компьютерный, формальный аспект. Тогда результат процесса разработки представляет собой некую пирамиду моделей представления – пирамиду знаний. Логическую структуру систему S представим в виде семиотической модели:

S=S(K_O,K_с,K_S), (2)

где K_O=K_RK_E - класс объектов, в широком смысле слова (элементы и отношения) – «семантика». Задается как аппарат системного выделения новых знаков. Каждый морфологический уровень характеризуется своей семантической моделью.

K_с – «синтаксис». Задается как формальный язык представления моделей знаний (знаковых конструкций). Иерархия подсистем по морфологии обуславливает иерархию языков представления (моделирования).

K_S – «прагматика». Задается как правила иерархического упорядочивания классов подсистем. Для каждой модели отдельного уровня знания может существовать отдельная прагматическая модель.


Будем использовать и трактовать соответствующие классы «семантики», «синтаксиса» и «прагматики» (K_O,K_С,K_S) как конструктивные, логические элементы архитектуры АИС.

Тогда целевую задачу логического проектирования определим как получение системы, оптимальной по множеству критериев, путем манипулирования исходными конструктивными элементами архитектуры:


S=optim|_{критерии}(K_O,K_С,K_S) (3)


В логическом представлении, система S - упорядоченные пары S_i=(E,R), где E есть множество соответствующих элементов, а R – множество отношений между элементами множества E. Практическое применение эта концепция получает при ее расширении путем определения операций по выделению из универсума A и упорядочиванию пар (E,R), при этом EA, RA, ER=. Имея класс элементов K_E.={e₁…e_x} и класс отношений K_R={r₁…r_y} задается конструкция системы L в виде множества отношений L={p_i : p_iK_P, r_mPe_n}, где K_P - класс «свойств» (взаимосвязей) или структура системы.

Расширением определения системы S является концепция класса вариабельных систем. Такая классификация систем позволяет описывать различные модельные уровни - уровни знания относительно рассматриваемых феноменов. Каждый класс (экстенсионал моделирования) систем K_S, заданный определенным уровнем знания (видом модели) и конкретными методологическими отличиями, подразделяется дальше на еще меньшие классы. Каждый из этих классов состоит из систем, эквивалентных с точки зрения конкретных, практических, существенных сторон выделенных в них отношений (изоморфизм моделей). В зависимости от характеристик отношений, относительно которых требуется изоморфизм систем, одни изоморфные классы являются подмножествами других. Описание АИС зададим в виде триады:


S=S(K_E,K_R,K_P), (4)

где K_E – типы элементов; K_R – типы отношений; K_P – типы взаимосвязей.


Следует указать на то, что концептуальное представление в общем случае накладывает принципиальные ограничения на границы изменяемости (вариабельности) внутреннего представления.

Критерии качества, базирующиеся на идеях нормализации применительно к задачам разработки реляционных моделей баз данных, естественно распространить на проектирование СУБД, соответствующих нереляционным моделям данных. Подтверждено использование иерархических структур в формулировании общих и частных законов нормализации при формировании оптимальных структур баз данных; показано, что практическая реализация эффективна по линии развития производственной теории реляционных моделей данных, при ограниченности возможностей автоматической поддержки синтаксическими средствами свойств последних.

Реляционное утверждение об иерархичности модели данных проводится исходя из «жестко» заданных (см. формулу 4) типов классов K_P и типов отношений K_R присущих реляционным моделям (вариабельность определяется только изменением элементов K_E=var – открытое множество). Как только мы снимем условия ограничения на множество типов классов, мы попадем в класс систем, которые противоречат концепции целостности данных реляционных моделей. В этом случае необходимо определение отдельного класса моделей.

Вариабельная АИС – АИС, конструктивные элементы которой могут меняться в пределах типовых ограничений, при этом допускается варьирование множеством классов подсистем при постоянстве заданных типах отношений.

Целевую задачу логического проектирования переопределим по классу вариабельных систем:

, (5)

где K_R – множество типов отношений;

K_E – множество типов элементов;

K_P – множество типов классов.


Рассмотрим идею информационной оптимальности с точки зрения вариабельных систем.

Минимальной структурной единицей описания древовидных структур определим триаду:

a_iRb_i, a_iA, b_iB, i=1..n (6)

где R – бинарное отношение, которое строиться как множество (или «соответствие») структурированных элементов (бинарных векторов) R={(a₁,b₁),(a₁,b₂),…(a_n,b_n)}.


В идеях информационной оптимальности вариабельных структур выбор сделан в пользу показателей древовидных алгоритмов (из класса сбалансированных AVL, CT, B, B+, R, RB деревьев): критериев компактности дерева данных - показывает на сколько (во сколько раз) сокращаются затраты компьютерной памяти при описании семантики данных системы за счет иерархического структурирования этого описания; критериев быстродействия поиска данных - данная характеристика показывает выигрыш от иерархического структурирования при поиске объекта.

В третьей главе предложена методика описания АИС, позволяющая: проводить описание проектных решений в рамках семиотических моделей представления аддитивных используемым спецификациям (языкам описания); производить оценку проектных решений на основе спецификаций производительности с учетом человеческого восприятия информации.

Проведена классификация топологических мер сложности (Холстед, Чепен, Майерс, Джилба и др.) на две группы: сложность проектирования и сложность функционирования. Исследованы методы оценки качества интерфейса управления АИС. Важной прерогативой этих методов является то, что они позволяют раскрыть и формально зафиксировать аспекты взаимодействия человека с машиной.

Для учета человеческого фактора предложено использовать меру информации («сложности восприятия») на множестве символьных конструкций (для равновероятных событий) для оценки и расчета качества представления информации по управлению (интерфейс, алгоритм, спецификация) в сложных системах:

H= log_L(n), (7)

где n – количество элементов (символов) языка управления;

L – критерий оценки параллельности восприятия человеком информации (показатель уточняющий метрики сложности ориентированные на оценку информационной энтропии).

Проведенные в работе с использованием программы обработки на С++ и Internet статистические исследования множества разноязычных текстов (русский, английский, немецкий, французский) позволяют оценить характеристики человека как канала связи (восприятия) с присущими ему пропускным показателем со среднестатистическим значением L=8 – количество параллельного восприятия человеком отдельных символов. Экспериментальный результат подтверждает вывод теории информодинамики о дискретности восприятия человеком с «мерой восприятия» L=2³=8.

Ментальные меры сложности. Основываясь на изложенном материале, процесс управления с позиции теории объективирования будем рассматривать на основе двух составляющих:

1 . Процесс обучения (education), осознания. В человеческом мозгу формируется множество A ментальных символов на основе новых визуальных образов и (или) нового семантического наполнения уже существующих, в зависимости от внешних условий (ограничений) и состава определяющих поведенческих задач. Формируется синтаксическое пространство B языка активного восприятия, воздействия, управления. В этом случае количество сравнительных операций внутри множества A равняется:


k_e=log₂|A|, (8)

где k_e – коэффициент обучения; |A| - мощность множества А.


Основанием логарифма выступает 2, так как необходимо классифицировать (сравнить попарно) каждый элемент множества А друг с другом.

2. Процесс манипуляции (manipulation), действия, восприятия. Манипулируя ментальными образами B, человек формирует команды (на основе синтаксиса выработанного языка) и осуществляет целенаправленное воздействие на систему или анализ системы (управление). Процесс действия или восприятия характеризуем коэффициентом манипуляции k_m:


k_m= log_L|A|=log₈|A| (9)


Основываясь на двух введенных коэффициентах, введем понятие информационной меры ментальности: коэффициент сложности управления (сontrol) K_c – количество ментальных операций необходимых человеку для работы с системой управления, чтобы задействовать максимум операций за минимум времени.


K_c =k_e+k_m=log₂|A|+log₈|A|=log₂|A|+1/3log₂|A|=4/3log₂|A| (10)


Если мы хотим рассчитать производительность интерфейса на подобие закона Хика, то можно воспользоваться формулой:


Время (мс) = сlog₂|A| + dlog₈|A|, (11)

где с и d – физические характеристики человека: с – время затрачиваемое на ментальное сравнение одного символа; d – время затрачиваемое на ментальное сравнение восьми символов.


По существу, можно предположить, что величины c и d совпадают (t=c=d), так как являются показателями одной и той же производительности мозга («количество времени, затрачиваемое мозгом на обработку информации за один «такт») и тогда формула 11 примет вид


Время (мс) = t4/3log₂|A| (12)


На основании введенных характеристик, мы можем проводить оценку сложности и программного обеспечения. Для этого необходимо рассматривать программу как управляющую систему. Тогда можно говорить о метрике ментальной структурной сложности «алгоритмических» программ M_s:


M_S=Log₂(N1+P) + Log₈(N2), (13)

где N1 – количество переменных;

N2 – количество операций всего;

P – количество подпрограмм.


Аналогично, манипулируя понятием обучение и управление, можно осуществить расчет объектно-ориентированных и потоковых программ.

В четвертой главе разработана автоматизированная информационно-поисковая система «международная транспортная, топливно-заправочная компания» («АРИС») с применением технологии вариабельного моделирования. Показана практическая применимость методики разработки АИС со сложной иерархической структурой с использованием предложенной информационной модели, позволяющая с определенной степенью формализации производить описание, фиксировать структуру исходных данных, анализ полноты и непротиворечивости информационного фонда. Продемонстрирована действенность математического аппарата вариабельных АИС на основе анализа иерархических структур типизированных по отношениям. Представлена эргономическая составляющая вариабельной АИС - вид, форма представления и др. получаемых моделей программных систем, которая вводит единообразие форм представления данных. Разработаны алгоритмы поиска, редактирования, анализа древовидных структур – логической основы вариабельных АИС.

В основу логической модели данных положим бинарное отношение R, которое будем строить как суперпозицию двух отношений – иерархического I и терминального I’, связанных отношением P (рис. 1).

Иерархическое отношение R строится на основе манипуляции данными в составе двух видов отношений:

1. I – отношение иерархической упорядоченности – подчиненности. Отношение I задается на множестве элементов K={k₁,...,k_n} как бинарное отношение между элементами множества K: IKK, при этом имеем конструктивные элементы: К - картотека элементов – множество «уникальных» данных; M – множество элементов иерархии. МK; Множество элементов T^I, образующие концы транзитивных цепочек на множестве I, является множеством терминальных элементов.

2. P – отношение «связи». P – бинарное отношение, которое задается как PT^IT^R, где T^R - элементы отношения I’  I. При этом отношение I’ может строиться как иерархическое отношение с простыми терминалами (один домен), а может как иерархическое отношения со сложными терминалами (реляционно-табличное представление с неограниченным количеством доменов). В первом случае T^R, строится как множество всех нетерминальных элементов; во втором случае один из доменов и будет являться T^R.



Рис.1. Логическая структура иерархического отношения R.


На рисунке 2 представлена унифицированная панель управления иерархическими структурами. Центральным меню выступает форма по управлению иерархическими структурами I. Основные элементы управления сконцентрированы на двух панелях 1 и 2. Закладка «Связанные отношения» служит для выбора отношения P и передачи управления отношению I’.

Алгоритмы обработки строятся на основе алгоритма по передачи управления, как надстройки над алгоритмами SQL языка (язык манипуляции реляционными моделями данных).

К основным операциям обработки иерархических структур относятся алгоритмы: () - выделить поддерево; - выделить терминалы; - выделить корни; анализ состояния иерархии отношений; - редактор отношений.

Все алгоритмы разработаны как языковое управление «по передачи управления» над языковыми конструкциями «предикатного управления» (SQL- конструкций).




Рис. 2. Унифицированная панель управления R структурами.


III. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработана формальная модель представления вариабельных АСУ. Модель основана на методах спирального представления логических проектных решений, триадного представления информационного фонда и алгоритмической оценки сбалансированных деревьев по критериям компактности и быстродействия. В основу модельного анализа положено универсальное средство оценки информации – энтропия сообщения.

2. Результаты статистических и аналитических исследований человеческого фактора, как выделенного класса природных объектов, способного формировать устойчивые структуры и закономерности, в том числе характеристики процесса управления автоматизированных систем: иерархичность ментальных операций, параллельность восприятия «символов», глубины абстрагирования и пр.

3. Разработана методика оценки качества логических структур автоматизированных информационных систем, в основу которой легли:

• графово-иерархическое, древовидное представление структур данных и алгоритмов на базе обобщающего инструментария семиотического моделирования;
  
• человеческий фактор активного управления (восприятия, преобразования, хранения) знаниями о программно-технических системах, основанный на манипуляции символьными конструкциями, имеющий свои собственные количественные и качественные характеристики производительности;
  
• аппарат оценки производительности: система мер, показателей, коэффициентов, где каждый коэффициент является количественной характеристикой присущего ему набора качественных характеристик вариабельных моделей АСУ, позволяющих формально обосновывать принимаемые решения в разрезе ментальной сложности программного обеспечения, информационной и временной производительности интерфейса, топологии организации процесса управления.
  

Предложена методика обобщения проектных решений, включающая в процесс разработки сложных систем такие типы конструктивных элементов, которые позволяют манипулировать разноаспектными категориями построения АИС. Появляется возможность оценки отдельных АИС, а также сравнительного анализа различных АИС и вариантов их архитектурной компоновки.

4. Разработана интегрированная схема моделирования АИС по классу вариабельных систем, включающая в себя:

• методологическую составляющую концептуально-логического проектирования по классу семиотических систем;
  
• информационную составляющую (способы представления, изменения и хранения данных) на базе триадной структуры представления информационного фонда с реализацией инструментария реляционных моделей данных;
  
• аппарат анализа символьного формального представления проектных решений (синтаксический, семантический анализ, анализ полноты моделей представления);
  
• аппарат анализа качества проектных решений с позиции понятия сложности представления знаний «лицом, принимающим решение»;
  
• алгоритмическую составляющую (программный продукт).
  

Интегрированная схема моделирования вариабельных автоматизированных информационных систем обеспечивает подготовку, хранение, анализ и документирование многовариантных иерархических структур описания (представления) предметных областей.

5. Разработаны и внедрены информационные системы, автоматизирующие разноаспектную деятельность различных предприятий и поддерживающие вариабельные (развитые символьно-иерархические) информационные фонды.

IV. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикаций по теме диссертации восемь, из них:

Относящиеся к перечню ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук:

1. Кушвид Р.В., Фомина И.К. Энтропия как мера оценки психосемантических аспектов человеческого фактора при разработке и взаимодействии с автоматизированными информационными системами. «Научно-технические ведомости СПбГТУ» № 5-1(47)/2006 –Издательство Политехнического университета. СПб, 2006. с. 148151 (0,5 п.л.)
   
2. Кушвид Р.В., Фомина И.К. Психосемантический подход к оценкам сложности автоматизированных информационных систем. «Программные продукты и системы» № 1 (77) 2007. МНИИПУ, Главная редакция международного журнала и НИИ «Центрпрограмсистем». 2007. с. 4546 (0,24 п.л.)
   

Научные публикации, не относящиеся к перечню рекомендованному ВАК:

3. Кушвид Р. В. Защита компьютерных систем от преднамеренного разрушения воздействием по сети питания. Прикладная математика: Сб. науч. тр. ./ Под ред. Ю. М. Кулибанова. СПб.: Судостроение, 2004. с.6371.
   
4. Кушвид Р.В. HUMANWARE в логическом аспекте разработки АИС. X Санкт-Петебургской международной конференции «Региональная Информатика – 2006». Материалы конференции. СПб.: СПОИСУ, с. 163.
   
5. Кушвид Р.В., Фомина И.К. Учет человеческого фактора при разработке автоматизированных информационных систем. Информационные технологии и системы (управление, экономика, транспорт): Сб. науч. тр. /Под ред. В.Е. Марлея. Выпуск 2. СПб.: ООО «Андреевский издательский дом», 2006. с. 5760.
   
6. Кушвид Р.В., Новиков Д.А. Построение информационной системы управления структурами иерархичекого и сетевого типа. Системный анализ в проектировании и управлении. Труды X Международной научно-практической конференции Ч2. СПб.: Издательство политехнического ун-та, 2006. с. 167168
   
7. Кушвид Р.В., Фомина И.К. Иерархическая автоматизированная информационная система с распределенной структурой данных «Автозаправочная сеть “АРИС”». Автоматизация, информатизация, инновация транспортных систем. Сб. научно-техн. статей./ Под ред. Р.Э. Францева. Выпуск 1. СПб.: СПГУВК, 2006. с. 5159.
   
8. Кушвид Р.В. Семиотическое определение алгоритма как процедуры обработки данных АИС. Автоматизация, информатизация, инновация транспортных систем. Сб. научно-техн. статей./ Под ред. Р.Э. Францева. Выпуск 2. СПб.: СПГУВК, 2007. с. 146152.