863

Рисунок 1 – Диаграмма декомпозиции процесса

«Рассмотреть кандидата на должность веб-тестера» в модели AS-IS

Чтобы выдать доступ кандидату, необходимо выбрать один из тех порталов, которые разрабатываются на данный момент. Иногда возможны уточнения – над какими разделами портала кандидату следует работать. После этого выдается логин, пароль, адрес сайта и устанавливается время на выполнение отчета.

Однако когда кандидат приступает к тестированию разрабатываемого вебпортала, может оказаться, что его внимание к деталям, усидчивость, и другие необходимые для подобной работы навыки не соответствуют должному уровню. А у такой большой компании могут быть и большие заказчики из ряда правительства, банковских групп и т.п. Поэтому последствия недобросовестного тестирования могут быть очень не приятными.

Построенная модель AS-IS позволила выявить недостатки рассматриваемого процесса и предложить пути их устранения (таблица 1).

Таблица 1

Недостатки процесса в модели AS-IS и пути их устранения

Окончание таблицы 1

Недостатки процесса в модели AS-IS и пути их устранения

В целях упрощения и совершенствования процесса «Рассмотреть кандидата на должность веб-тестера» было принято решение о необходимости разработки робота, который бы загружал данные с сайта и намеренно совершал определенное число ошибок различного типа, записывал их в базу данных, которую затем отправляли бы кандидату.

Таким образом, робот-загрузчик избавит от всех перечисленных недостатков, а главное – сэкономит время руководителя на решение данного вопроса.

Диаграмма декомпозиции процесса «Рассмотреть кандидата на должность веб-тестера» в модели TO-BE представлена на рисунке 2. Диаграмма декомпозиции процесса «Сформировать тестовые данные» представлена на рисунке 3.

Рисунок 2 – Диаграмма декомпозиции процесса «Рассмотреть кандидата на должность веб-тестера» в модели TO-BE

Подобное решение так же может положить начало созданию мощных настраиваемых платформ по загрузке любых типов данных, их дальнейшему преобразованию и записи. Таким образом, можно получить универсального ро- бота-загрузчика, которому просто нужно будет указать что, откуда скачивать, как преобразовать данные, куда записать и как часто это нужно делать.

272

Рисунок 3 – Диаграмма декомпозиции процесса «Сформировать тестовые данные» в модели TO-BE

Литература

1.Грекул, В.И. Проектирование информационных систем: курс лекций: учебное пособие. - М.: Интернет-Университет Информационных технологий, 2005 – 300 с.

2.Шевчук, И.С. Проектирование информационных систем: Структурнофункциональный подход к проектированию информационных систем, часть 1. Лабораторный практикум. – Пермь, ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА, 2012 – 165 с.

УДК 681.3

Р.Д. Санин – студент Н.В. Пьянкова – научный руководитель, доцент ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА «ПОДГОТОВИТЬ ПРИКАЗ О ЗАЧИСЛЕНИИ» В ПЕРМСКОМ ФИЛИАЛЕ ФГОУ ВПО ФИНУНИВЕРСИТЕТ

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (далее Финуниверситет) - один из старейших российских вузов, выпускающий экономистов, финансистов и юристов по финансовому праву. Финуниверситет ежегодно осуществляет подготовку свыше 11000 студентов по программам высшего профессионального образования (бакалавриат - специалитет - магистратура), около 10000 студентов по программам среднего профессионального образования, более 300 человек по программам МВА и до 20000 слушателей по программам профессиональной переподготовки и повышения квалификации. Подготовка кадров ведется по специальностям "Финансы и кредит", "Налоги и налогообложение", "Бухгалтерский учет, анализ и аудит", "Мировая экономика", "Математические методы в экономике", "Антикризисное управление", "Государственное и муниципальное управление", "Юриспруденция".

273

Столь большое число абитуриентов, единовременно подающих документы для поступления, требует от членов приемной комиссии титанического труда. В связи с этим возникает необходимость оптимизации процессов обработки документов автоматизированным способом для принятия решения ректором приказа о зачислении.

Представленная ниже работа позволяет решать вопросы автоматизации процесса «Подготовить приказ о зачислении».

Функционально-структурная модель AS-IS отражает существующее на момент обследования положение дел в организации и позволяет понять, каким образом осуществляется подготовка приказа о зачислении.

Процесс разделяется на 4 основные операции, представленные на рисунке 1, из которого хорошо видно, что практически все работы на данном этапе выполняются вручную сотрудниками предприятия. Первой операцией является формирование личного дела, для которого необходимы следующие документы:

свидетельство о результатах ЕГЭ;

заявление;

медицинская справка по форме 086У;

аттестат о среднем образовании;

фотографии.

Далее, основываясь на информации, полученной из личных дел, формируется список абитуриентов и составляется расписка о приеме документов. Среди списка абитуриентов производится проверка на наличие подлинников, а затем проверенный список отправляется на последнюю операцию, где формируется приказ о зачислении.

Рисунок 1 – Декомпозиция модели бизнес-процесса «Подготовить приказ о зачислении»

(AS-IS)

274

Устранение недостатков возможно благодаря внедрению Подсистемы «Абитуриент». Подсистема предназначена для создания, ведения и обработки личных дел абитуриентов, поступающих в университет согласно правилам приема абитуриентов. В подсистеме реализована возможность автоматизирования работы со вступительными экзаменами, конкурсным отбором и зачислением абитуриентов в ВУЗ и многими другими процессами, осуществляемыми во время подготовки приказа о зачислении (Рисунок 2).

Рисунок 2 – Декомпозиция модели бизнес-процесса «Подготовить приказ о зачислении»

(TO-BE)

Внедрив Подсистему «Абитуриент» на предприятие, предполагается, что полученная модель TO – BE приведет к изменению условий выполнения операций, структуры процессов. На стадии проектирования модели новой организации процессов можно увидеть эти изменения.

Таким образом, можно сделать вывод, что после внедрения подсистемы «Абитуриент» станет возможным осуществлять процесс подготовки приказа о зачислении в одной среде, что довольно серьезно должно усовершенствовать автоматизацию на предприятии.

275

УДК 004.432.2+639.3.03

В.А. Суворова – студентка А.О. Суворов – научный руководитель, к.т.н., доцент ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ОГРАНИЧЕННОГО РОСТА С НЕПРЕРЫВНЫМ РАЗМНОЖЕНИЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИЗУАЛЬНОЙ СРЕДЫ DELPHI

Задача заключается в изучении модели ограниченного роста с непрерывным размножением. Необходимо проследить изменение массы рыбы в рыбоводческом хозяйстве и определить максимальное количество лет, которое оно сможет существовать при конкретных условиях. Начальная масса рыбы, коэффициент прироста, величина отлова и максимальная вместимость водоема известны.

Цель работы состоит в создании приложения в визуальной среде Delphi для решения поставленной задачи [3].

Актуальность работы заключается в том, что готовое приложение можно будет использовать для решения целого класса подобных экологических задач, в основе которых лежит модель ограниченного роста с непрерывным размножением [1]. Приложение позволит наблюдать долговременные процессы, составлять прогнозы и обобщать результаты.

Математической основой работы является модель внутривидовой конкуренции в популяции с непрерывным размножением. Численность популяции – непрерывная функция M(t) (М – масса в тоннах, t – время). Если известен шаг по

роста при отсутствии конкуренции). Затем, с увеличением численности скорость роста начинает уменьшаться и обращается в ноль при некотором критическом значении К (К – предельная масса численности популяции в тоннах, при котором скорость роста равна 0).

Математическая модель изменения массы рыбы без учета ее отлова имеет

вид:

масса популяции в текущий момент времени. Отталкиваясь от условия конкретной задачи удобно принять , равное одному году.

График изменения массы рыбы представлен на рисунке 1.

276

277

Тогда несложно рассчитать максимальное количество лет, которое сможет проработать хозяйство, то есть время, пока масса неотрицательна (М>0).

При этом можно проследить зависимость лет от количества отлова и экспериментальным путем установить квоту на ежегодный отлов, при котором хозяйство проработает не менее N лет. Во избежание зацикливания программы введем ограничение. Например, N= 200.

Готовое приложение представляет собой файл с расширением .exe, с помощью которого проводятся численные эксперименты модели. Пользователю предлагается ввести исходные данные: начальную массу рыбы (тонн), коэффициент прироста (проценты), ежегодный отлов и максимальную массу рыбы в водоеме (тонн). После чего пользователь получит два графика зависимости массы рыбы от времени (на первом без учета отлова, на втором с ежегодным отловом). А также программа выведет максимально возможное количество лет, которое сможет проработать хозяйство.

Вводя различные исходные данные в готовое приложение, будем получать разные результаты (см. таблица).

Из таблицы видно, количество лет прямопропорцонально начальной массе, коэффициенту прироста и вместимости водоема и обратнопропорционально ежегодному отлову. Даже небольшие изменения входных данных могут значительно повлиять на полученный результат. Так, увеличение размеров водоема или удельной скорости роста при прочих равных условиях увеличивают время существования системы, а умненьшение начальной массы сокращает его.

Подводя итог, важно отметить несколько моментов. Используемая модель построена без учета многих внешних факторов. Например, климатические условия конкретного региона, количество и качество корма не учитываются, но они могут повлиять на размножение особей.

Таким образом, среда программирования Delphi очень удобна для построения простых и наглядных моделей, которые могут послужить промежуточным этапом в разработке решения более сложных практических задач.

278

Литература

1.Клюев С.А. Компьютерное моделирование. Волжский: ВПИ, 2009. 90 с.

2.Семакин И.Г., Хеннер Е.К. Информатика. Задачник-практикум в 2-x томах. Том

2.М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000. 306 с.

3.Фаронов В.В. Delphi. Программирование на языке высокого уровня: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2007. 640 с.

УДК 06.71.07

А.В. Сукрушев – ассистент М.М. Трясцин – научный руководитель, профессор ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА

ЗНАЧЕНИЕ ПРОЦЕССОВ ГИС В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА

Сельское хозяйство — одна из важнейших отраслей материального производства. По данным Росстата в сельской местности проживает 38 млн. человек, или 26% жителей России. Постоянно занято в сельскохозяйственном производстве около 8 млн. человек. В отрасли 27 тыс. сельхозпредприятий и 260 тыс. фермерских хозяйств. Ежегодно отрасль предъявляла спрос на 18,5% дизельного топлива (5 млн. тонн), поставляемого на внутренний рынок, закупала 1,5 млн. тонн бензина.

Данные объемы использовались в сельском хозяйстве парком тракторов общей численностью 572,5 тыс. ед., зерно- и кормоуборочными комбайнами в количестве 197 тыс. ед.

Огромная площадь полей, большое количество транспортных средств, многочисленность людей, занятых в сельском хозяйстве определили потребность в разработке качественно новых методов управления земельными ресурсами и сельскохозяйственным производством.

Одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности управления сельскохозяйственным производством является использование информационных систем на базе геоинформационных технологий. [1] Подобные системы позволяют решать следующие задачи:

информационная поддержка принятия решений;

планирование агротехнических операций;

мониторинг агротехнических операций и состояния посевов;

прогнозирование урожайности культур и оценка потерь;

планирование, мониторинг и анализ использования техники. Проведение агроэкологической оценки на бумажных картах представляло

собой весьма долгий и затратный процесс, что сдерживало развитие и распространение адаптивно-ландшафтных систем земледелия. С появлением ГИСсистем пришли электронные карты полей. Они дают информацию о точной площади полей любой конфигурации, могут отражать протяженность дорог и их качество, показывать расположение объектов в пространстве и позволять при

279

необходимости осуществлять навигацию на любую указанную точку по любой заданной траектории. [2] Существует три основных способа создания электронных карт полей, различающихся по способу нанесения границ полей:

1)векторизация границ полей по космоснимку высокого разрешения;

2)объезд (обход) границ полей с использованием GPS оборудования и специального программного обеспечения;

3)векторизация границ по существующим бумажным картам планов внутрихозяйственного землеустройства.

В последнем случае необходимо учесть, что помимо традиционно низкого качества получаемых при сканировании растров ошибки нанесения границ будут увеличиваться из-за различия в используемых системах координат. Возможна комбинация всех этих способов.

Далее создается электронная геоморфологическая карта. Существует несколько вариантов ее создания: оцифровка топографической основы с получением трехмерной цифровой карты рельефа либо оцифровка предварительно изготовленной вручную на бумажной топографической основе карты форм и элементов рельефа. Первый вариант более точен и нагляден, и открывает широкие возможности по автоматическому проектированию, однако, зачастую он более трудоемок. Второй вариант менее точен, но значительно проще в исполнении. Оцифровка бумажного оригинала может осуществляться также двумя способами - либо ручной отрисовкой контуров на зарегистрированной топографической основе или зарегистрированной отсканированной карте, либо автоматически с применением векторизаторов, оцифровывающих отсканированную с кальки сетку контуров.

Согласно данным OSU AED Economics уже в 2001 году в США 71 % фермеров использовали новые методики отбора с использованием GPS-технологий. Отбор проб по зонам проводили 32 % опрошенных. Размер ячейки отбора проб при отборе по сетке составлял 2,27 акра, с колебаниями от 1 до 5. При использовании отбора по зонам средний размер ячейки составлял 14,81 акра с колебаниями от 2,3 до 60.

В европейских странах использование ГИС-приложений в сельском хозяйстве уже давно стало необходимым компонентом в системе управления хозяйством. В нашей стране имеющиеся у сельхозпроизводителей картографические материалы часто непригодны для работы, отсутствуют достоверные сведения как о местности, так и о характере землепользования, а уровень информационной подготовки работников хозяйства, как правило, не отвечает современным требованиям.

Внедрение прикладной ГИС и обучение сотрудников помогает в сравнительно небольшие сроки повысить эффективность работы сельхозпредприятия.

Практика показывает, что период окупаемости инвестиций направленных на внедрение прикладных ГИС составляет от 1 года до 3-5 лет в зависимости от масштаба внедряемой системы, а первый эффект от внедрения системы отчетли-

280