- •09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- •Глава 1 Общие сведения о теории принятия решений
- •1.1 Понятия, связанные с принятием решений
- •1.2 Определенность результатов принимаемых решений
- •1.3 Критерии оценки решения
- •5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
- •1.4 Системы поддержки принятия решения
- •1.5 Математическое моделирование при принятии решений
- •1.6 Классификация математических моделей структурированных систем
- •1.7 Задачи моделирования на различных уровнях принятия решений
- •Глава 2 Системы поддержки принятия решений, основанные на знаниях
- •2.1 Способы описания знаний
- •2.2 Когнитивные модели
- •2.3 Онтологические модели процесса принятия решений
- •Ниже приведены краткие сведения об онтологиях и пример их использования для моделирования процессов принятия решений в системах обучения. Слово «онтология» имеет два значения:
- •Методология создания онтологий. Практическая разработка онтологии включает:
- •2.4 Экспертный подход к принятию решений
- •2.4.1 Методы экспертных оценок
- •2.4.2 Методы средних баллов при оценке альтернатив
- •2.5 Продукционные модели знаний
- •2.5.1 Основные определения
- •2.5.2 Байесовский подход к построению продукционных моделей знаний
- •2.5.3 Структура базы знаний и алгоритм логического вывода
- •Глава 3 Методы оптимизации в задачах принятия решений
- •3.1 Принятие решений на основе методов линейного программирования
- •3.2 Математическая модель планирования производства
- •3.3 Задачи оптимального планирования производства
- •3.4 Транспортная задача
- •3.5 Задачи об упаковке
- •3.5.1 Задача о рюкзаке
- •3.5.2 Задачи упаковки в контейнеры
- •3.6 Задачи о замене оборудования
- •3.6.1 Простейшая задача о замене оборудования
- •3.6.2 Задача об оптимальных сроках замены дискового оборудования
- •3.7 Многокритериальные задачи принятия решений
- •Глава 4 Вероятностные модели формирования и выбора альтернатив решений
- •4.1 Моделирование систем на основе формализма цепей Маркова
- •4.1.1 Определение и динамика цепи Маркова
- •4.1.2 Оценка длительности пребывания процесса во множестве невозвратных состояний
- •4.1.3 Оценка поведения цепей Маркова при большом числе шагов
- •4.2 Модель процесса обучения как цепь Маркова
- •4.3 Система обслуживания заявок с очередью и отказами
- •4.4 Модель динамики информационных ресурсов
- •4.5 Принятие решений об оптимизации инвестиционного портфеля
- •4.6 Имитационное моделирование при принятии решений
- •4.6.1 Система AnyLogic: активные объекты, классы и экземпляры активных объектов
- •4.6.2 Объектно-ориентированный подход
- •4.6.3 Средства описания поведения объектов
- •4.6.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели
- •4.6.5 Примеры имитационного моделирования
- •Глава 5 Сетевые модели поддержки принятия решений
- •5.1 Обыкновенные сети Петри
- •5.1.1 Формальное определение
- •5.1.2 Графы сетей Петри
- •5.1.3 Пространство состояний сети Петри
- •5.1.4 Основные свойства сетей Петри
- •5.1.5 Некоторые обобщения сетей Петри
- •5.1.6 Инварианты сетей Петри
- •5.2 Раскрашенные (цветные) сети Петри (cpn)
- •5.2.1 Мультимножества
- •5.2.2 Формальное определение cpn
- •5.2.3 Функционирование cpn
- •5.2.4 Расширения cpn
- •5.2.5 Сравнение формализмов обыкновенных и раскрашенных сетей Петри
- •5.2.6 О моделирующих возможностях сетей Петри
- •5.3 Моделирование дискретных систем
- •5.3.1 Моделирование вычислительных систем
- •4.3.2 Моделирование программ
- •5.3.3 Моделирование протоколов передачи данных
- •5.3.4. Об исследовании сетей Петри с помощью эвм
- •5.4 Герт-сети
- •5.4.1 Описание герт-сети
- •5.4.2 Производящие функции герт-сетей
- •5.4.3 Вычисление w-функций для типовых соединений дуг
- •5.4.4 Модель процесса обучения как герт-сеть
- •Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
- •6.1 Система эспла
- •6.1.1 Режимы функционирования системы
- •6.1.2 Принятие решений при техногенных авариях
- •6.1.3 Использование информационных ресурсов
- •6.2 Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства рф
- •6.2.1 Общая характеристика системы
- •6.2.2 Использование спутниковых данных
- •6.2.3 Центры приема и обработки спутниковых данных
- •6.2.4 Информационные продукты, формируемые системой
- •6.2.5 Прогнозирование параметров лесных пожаров по данным исдм-Рослесхоз
- •Г.А. Доррер методы и системы принятия решений
- •Красноярск 2016
4.4 Модель динамики информационных ресурсов
Современным специалистам по информационным технологиям приходится иметь дело с хранением и обработкой больших объемов разнообразных информационных ресурсов (ИР) и принимать решения по управлению ими в процессе проектирования и эксплуатации информационных систем.
Информационные ресурсы различаются своим назначением и форматами. Принятая в настоящее время классификация ИР основана на так называемой модели Дублинского ядра метаданных [14, 41].
Всего в рамках этой системы выделено девять типов ресурсов. Ниже приводится перечень типов с пояснениями, принятыми разработчиками.
Коллекция. Множество, содержащее элементы. Ресурс описывается как группа, части ресурса могут быть описаны отдельно, к ним осуществлен отдельный доступ.
Данные. Информация представлена в определенной структуре (например, списки, таблицы, базы данных), обеспечивающей возможность прямой машинной обработки.
Событие. Непродолжительное, ограниченное во времени явление. Метаданные для события могут определять цель, место, длительность, субъектов события и связи с другими событиями и ресурсами. Примером являются выставки, конференции, семинары, презентации, представления, дискуссия и др.
Изображение. Ресурс, первично предназначенный служить для визуаль-ного представления, отличного от текста. К данному типу относятся изображения и фотографии физических объектов, рисунки, чертежи, мультипликация, фильмы, диаграммы, карты, музыкальная нотация.
Интерактивный объект. Объект данного типа требует взаимодействия с пользователем для того, чтобы быть понятым, исполненным или реализованным. Примеры: интерактивные формы на веб-страницах, апплеты, обучающие средства, чаты, виртуальная реальность.
Сервис. Система, которая выполняет одну или более функцию для конечного пользователя. Примеры: службы фотокопирования, банковс-кий сервис, служба аутентификации, межбиблиотечный абонемент, веб-сервер.
Программные средства. Компьютерная программа в исходном или компилированном коде, которая пригодна в неизменном виде для инсталляции на другой машине.
Аудио. Ресурс, первоначально предназначенный служить для звукового представления. Например, аудиокомпакт-диск, запись речи или звуков.
Текст. Ресурс, первоначально представляющий собой слова для чтения (книги, письма, газеты, стихи, статьи, диссертации, рукописи и др.).
Ценность информации, содержащейся в конкретном информационном ресурсе, может быть различной, кроме того, она изменяется во времени. Как все на свете, информационный ресурс рождается, живет и умирает. Поэтому можно говорить о жизненном цикле информационного ресурса.
Если исходить из классификации бизнес-процессов, рассмотренных в работе [45], информационный ресурс в период своего существования проходит следующие этапы жизненного цикла:
сбор информации, создание ИР,
хранение,
обработка (упорядочение, поиск, изменение и обновление),
архивирование,
уничтожение.
В течение жизненного цикла меняется актуальность информации, содержащейся в информационном ресурсе. С этой точки зрения информация может классифицироваться как критическая, важная и маловажная [14].
Как правило, актуальность информации уменьшается с течением времени, следовательно, указанные классы актуальности наступают последовательно.
Исходя из сказанного, модель жизненного цикла информационного ресурса (ИР) может быть упрощенно представлена в виде цепи Маркова, графическая схема которой показана на рисунке 4.5.
Рис. 4.5. Модель жизненного цикла информационного ресурса
Здесь выделено 8 состояний, смысл которых приведен ниже;
- создание ИР,
- хранение
ИР критической важности,
- обработка
ИР критической важности,
- хранение
ИР с важной информацией,
- обработка
ИР с важной информацией,
- архивирование
и хранение ИР с маловажной информацией,
- обработка
ИР с маловажной информацией,
- удаление
ИР.
Переход из одного
состояние
в другое
за один временной шаг является случайным
событием, вероятность которого
определяется
этапами жизненного цикла ИР, их «временем
жизни» и другими факторами. В целом,
модель определится следующей матрицей
переходных вероятностей размерности
8
8.
. (4.19)
Вероятности перехода, как мы видели в предыдущих разделах, определяют также среднюю продолжительность пребывания информационного ресурса в каждом из выделенных состояний.
Рассмотрим методику
оценки динамики информационного ресурса,
основанную на приведенной выше модели
жизненного цикла информационного
ресурса. Для снижения размерности задачи
объединим этапы хранения и обработки
в один этап:
и
,
и
,
и
.
Упрощенная модель жизненного цикла в
виде цепи Маркова с дискретным временем,
содержащей пять состояний, показана на
рисунке 4.6.
Здесь:
- создание ИР,
- хранение и обработка ИР критической важности,
- хранение и обработка ИР с важной информацией,
- архивирование и хранение ИР с маловажной информацией,
- удаление ИР.
Пусть имеется
множество информационных ресурсов R
= {
},
где по приведенной выше классификации
‑ вид
ИР,
‑ степень
актуальности ресурса. Каждый ресурс
поступает в информационную систему и
проходит в ней весь жизненный цикл.
Рис. 4.6 Упрощенная модель жизненного цикла информационного ресурса
Вероятности перехода между состояниями ресурса ‑го вида задаются матрицей
. (4.20)
Ресурс
характеризуется
следующими параметрами:
время поступления ИР в информационную систему
(например, дни, месяцы),
где
-
время исследования системы;объем поступившего ресурса - го вида в момент
,
Мбайт;
объем
ресурса
,
Мбайт, в момент
.
Величины
образуют вектор
,
при этом
,
;
вероятность
нахождения ресурса
в
степени
актуальности в момент
.
Вероятности
образуют вектор
,
при этом
,
начальное
распределение вероятностей
.
Ресурс, поступивший
на вход системы (в состояние
),
в дальнейшем перераспределяется между
состояниями пропорционально вероятностям
пребывания системы в данном состоянии.
Исходя из сказанного, мы получим следующие
расчетные формулы.
Динамика изменения состояния ИР определится уравнениями:
(4.21)
(4.22)
Общий объем ресурсов
го
вида, находящихся в системе, определится
вектором
, (4.23)
где
время
жизни ресурса
го
вида.
Общий объем ресурсов й степени актуальности определится суммой
(4.24)
.
Расчетный
объем ИР
ой
степени актуальности
для определения
необходимых параметров запоминающего
устройства равен максималь-ному значению
величины
на всем
исследуемом интервале времени:
. (4.25)
Расчеты по формулам (3.21) – (3.25) для матрицы (3.20) и исходных данных по объемам поступающих ресурсов удобно производить с помощью специальной программы [14].
Пример. Рассмотрим
систему, содержащую информационный
ресурс, динамика которого задается
матрицей
.
Предположим, что
на вход системы в каждый момент времени
поступает ресурс в объеме
Мбайт. Расчет, проведенный по
формулам (4.21) – (4.24), позволяет оценить
динамику накопления ИР в системе.
Результаты расчета приведены на рисунке
4.7.
а
б
Рис.4.7 Графики жизненного цикла информационного ресурса за 100 шагов, динамика которого задана матрицей : а) – вероятности нахождения единичного ИР в разных степенях актуальности; б) – динамика накопления ИР
