2. Модель информационной связности процессов

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»

№16

Студент гр.
Студент гр.
Студент гр.
Преподаватель		Кузнецов А.Г.

Санкт-Петербург

2024

Исходные данные.

Модель:

Частота активизации процессов:

Задание.

Оценить информационную связность процессов:

1. P1, P2, P3, P4;

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

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

Сначала произведём пересчёт относительных частот активизации процессов P1, P2 и P3:

Далее пересчитаем частоты связей с окружением:

Получаем следующую схему:

В таком случае матрица относительных частот будет выглядеть следующим образом:

И, соответственно, коэффициенты связности равны:

а относительные коэффициенты связности:

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

После пересчёта получаем такую схему:

Матрица , соответствующая такой схеме:

Соответственно, коэффициенты связностей:

Относительные коэффициенты связности равны:

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

№	Вид объединения
1	P1, P2, P3, P4	0.62	0.25	0.4
2	(P1, P2, P3), P4	0.68	0.41	0.6
3	(P1, P3), (P2, P4)	0.63	0.32	0.5

Наилучшим с точки зрения обоих показателей является вариант объединения №2.

Лист ошибок и замечаний.

1. Матрица S с ошибками. Проверьте исходные данные (частота активизации).

2. Матрица S построена не верно из матрицы AF.