Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

12-2-1

.docx
Скачиваний:
12
Добавлен:
20.06.2023
Размер:
209.68 Кб
Скачать

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Кафедра Информационных систем

отчет

по домашнему заданию №2

по дисциплине

«Цифровое производство»

Тема: «Модель информационной связности процессов»

12

Студент гр. 9373

Заболотников М.Е.

Студент гр. 9373

Петрова С.В.

Студент гр. 9373

Романова Е.С.

Преподаватель

Кузнецов А.Г.

Санкт-Петербург

2023

Исходные данные.

Модель:

Частота активизации процессов:

Задание.

Оценить информационную связность процессов:

  1. P1, P2, P3, P4;

  2. (P1, (P2, P3)), P4;

  3. P1, (P2, P3), P4.

Решение.

Составим матрицу – матрицу связей между процессами P1 – P4 и данными D1 – D5:

Теперь рассчитаем матрицу – матрицу процессов, совместно использующих данные:

Для того, чтобы учесть число данных D1 – D5, используемых совместно процессами P1 – P4, перемножим матрицы и стандартным образом:

Изобразим матрицу в графическом виде:

Далее найдём матрицу частот активизации процессов P1 – P4:

где операция " " – поразрядное умножение матрицы на вектор-строку . Итак, получаем:

Далее построим матрицу относительных частот активизации процессов путём нормирования матрицы . Для этого разделим элементы каждой строки матрицы на диагональный элемент с соответствующем номером:

Получим:

Теперь изобразим матрицу в графическом виде:

Обозначим как сумму всех элементов матрицы , т.е.:

Тогда, зная количество элементов-процессов , коэффициент связности структуры рассчитаем по следующей формуле:

Также мы можем найти коэффициенты внутренней и внешней связностей – и :

где – сумма диагональных элементов матрицы , а – сумма оставшихся элементов. Итак, получаем следующие значения:

Отсюда мы можем получить относительные коэффициенты внутренней ( ) и внешней ( ) связей:

Объединение компонентов в отдельные группы могло бы, предположительно, увеличить относительный коэффициент внутренней связности. Рассмотрим следующий случай объединения: (P1, (P2, P3)), P4. Вот так это примерно выглядит:

Сначала произведём пересчёт относительных частот активизации процессов P2 и P3:

Далее пересчитаем частоты связей с окружением:

После первого полного пересчёта частот получаем следующую схему:

Затем, объединив процессы P1 и P23 и ещё раз пересчитав частоты активизации, получаем схему:

В таком случае матрица относительных частот будет выглядеть следующим образом:

И, соответственно, коэффициенты связности равны:

а относительные коэффициенты связности:

Третий вариант объединения: P1, (P2, P3), P4:

После пересчёта получаем такую схему:

Матрица , соответствующая такой схеме:

Соответственно, коэффициенты связностей:

Так как , то:

Относительные коэффициенты связности равны:

Итого, имеем следующие показатели связности при различных конфигурациях модели функциональной связности:

Вид объединения

1

P1, P2, P3, P4

0.64

0.25

0.39

2

(P1, (P2, P3)), P4

0.86

0.47

0.54

3

P1, (P2, P3), P4

0.84

0.28

0.33

Лист ошибок и замечаний.

Соседние файлы в предмете Цифровое производство