- •Содержание
- •Тема 1. Общие сведения об информационных системах, теории систем 10
- •Тема 2. Модели как основа теории информационных систем 77
- •Тема 3. Описание динамики информационных систем 98
- •Тема 4. Реляционные основы проектирования информационных систем 136
- •Тема 5. Информационные модели принятия решений 191
- •Тема 6. Проблемы принятия решений в четких и нечетких информационных пространствах 246
- •Введение
- •Тема 1. Общие сведения об информационных системах, теории систем
- •1.1. Понятие системы
- •1.1.1. Основные свойства системы
- •Характеристика основных свойств системы
- •1.1.2. Дескриптивный и конструктивный подходы к определению системы
- •1.1.3. Основные категории системного подхода
- •Классификация категорий системного подхода
- •1.1.4. Основные задачи теории систем
- •Основные задачи и функции системного анализа
- •1.1.5. Логика и методология системного анализа
- •Принципы системного анализа и их характеристика
- •Характеристика основных подходов в системном анализе
- •Методы системного анализа
- •Системные теории, их авторы и характеристика
- •Контрольные вопросы
- •1.2. Понятие информации
- •1.2.1. Количественные методы оценки и характеристики информации
- •Качественные характеристики информации
- •Меры информации
- •1.2.2. Атрибутивный, логико-семантический и прагматический аспекты теории информации
- •1.2.3. Уровни представления информации
- •1.2.4. Стандарты, относящиеся к терминам и определениям понятий на уровнях представления информации
- •Контрольные вопросы
- •1.3. Понятие информационной системы
- •1.3.1. Взаимосвязь информационного процесса, информационной технологии, информационной системы
- •1.3.2. Структура информационной системы
- •1.3.3. Принципы построения информационных систем
- •1.3.4. Классификация информационных систем
- •Общая классификация систем
- •1.3.5. Уровни представления информации в информационных системах
- •Контрольные вопросы
- •Тема 2. Модели как основа теории информационных систем
- •2.1. Качественные и количественные методы описания информационных систем
- •Контрольные вопросы
- •2.2. Кибернетический подход к описанию функциональных преобразований в информационной системе
- •Контрольные вопросы
- •2.3. Метод имитационного моделирования систем
- •Контрольные вопросы
- •Тема 3. Описание динамики информационных систем
- •3.1. Информация как элемент управления
- •Этапы формирования информационного обеспечения
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Информационные потоки
- •3.2.1. Используемые виды информационных потоков
- •3.2.2. Принципы построения информационных потоков
- •Контрольные вопросы
- •3.3. Агрегатное описание информационных систем
- •Операторы переходов агрегата
- •Частные случаи агрегата
- •Контрольные вопросы
- •3.4. Математическое и имитационное моделирование динамики сложной информационной системы
- •Преимущества моделирования динамики системы
- •Имитационное моделирование
- •Недостатки моделирования динамики системы
- •Контрольные вопросы
- •3.5. Элементы управления в информационной системе
- •Этапы разработки управления системой
- •Контрольные вопросы
- •Тема 4. Реляционные основы проектирования информационных систем
- •4.1. Концептуальное, инфологическое и физическое моделирование предметной области
- •Модели «сущность-связь» (er-модель)
- •Моделирование локальных представлений
- •Контрольные вопросы
- •4.2. Выделение информативных свойств объектов предметной области Выявление классов объектов и связей
- •Отличия между классом объектов и свойством
- •Связи между классами объектов
- •Правило чтения связи
- •Контрольные вопросы
- •4.3. Общность реляционного подхода при проектировании баз данных
- •4.3.1. Переход от er-модели к схеме реляционной базы данных
- •4.3.2. Нормализация отношений
- •4.3.3. Языки манипулирования реляционными данными
- •4.3.4. Независимость данных
- •4.3.5. Понятие логической и физической целостности данных
- •4.3.6. Способы организации данных
- •Контрольные вопросы
- •Тема 5. Информационные модели принятия решений
- •5.1. Интеллектуализация процесса анализа данных
- •5.1.1. Технология Data Mining
- •5.1.2. Olap – системы оперативной аналитической обработки данных
- •5.1.3. Системы поддержки принятия решений
- •Контрольные вопросы
- •5.2. Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем
- •Контрольные вопросы
- •Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем.
- •5.3. Общая постановка задачи оптимизации интеллектуальных информационных систем
- •Классификация задач оптимизации
- •Регламентированные и оптимизирующие проектные переменные системы
- •Реконфигурация структуры системы
- •Контрольные вопросы
- •Общая постановка задачи оптимизации интеллектуальных информационных систем.
- •5.4. Перспективы развития информационных систем и технологий для работы с данными в виртуальных корпоративных структурах
- •5.4.1. Основные виды виртуальных корпоративных структур
- •Виртуальный удаленный доступ
- •Виртуальное малое предприятие
- •Виртуальные команды
- •Виртуальные предприятия
- •Виртуальная корпорация
- •Виды виртуальных корпораций
- •Особенности информационного обеспечения виртуальных корпораций
- •5.4.2. Когнитивная графика, гипертекстовая технология, геоинформационные системы Когнитивная графика
- •Задачи когнитивной компьютерной графики
- •Гипертекстовая технология
- •Географические информационные системы
- •Контрольные вопросы
- •Тема 6. Проблемы принятия решений в четких и нечетких информационных пространствах
- •6.1. Основы теории принятия решений
- •Контрольные вопросы
- •6.2. Основные типы метрических пространств
- •6.2.1. Метризация информационных пространств при четкой постановке задачи. Локальные метрики
- •6.2.2. Дивизимные и агломеративные стратегии поиска альтернатив
- •6.2.3. Функции полезности. Минимаксные подходы
- •Контрольные вопросы
- •Функции полезности. Минимаксные подходы.
- •6.3. Решение задачи многоцелевой оптимизации при нечеткой постановке задачи
- •6.3.1. Нечеткие множества и отношения: основные свойства
- •Стандартные функции принадлежности
- •6.3.2. Операции над нечеткими множествами и отношениями
- •Операции над нечеткими множествами и отношениями
- •6.3.3. Формирование нечетких отношений с использованием экспертных знаний
- •6.3.4. Нечеткие и лингвистические переменные. Нечеткие системы Нечеткие и лингвистические переменные
- •Нечеткие системы
- •6.3.5. Формулировка измерительных задач как задач многоцелевой оптимизации в нечеткой среде
- •Контрольные вопросы
- •6.4. Модели представления знаний
- •Продукционные модели
- •Семантические сети
- •Формальные логические модели
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Список литературы Основная
- •Дополнительная
- •Терминологический словарь
2.1. Качественные и количественные методы описания информационных систем
Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания формализованности – от качественных методов, с которыми в основном и связан был первоначально системный анализ, до количественного системного моделирования с применением ЭВМ (рис. 2.3). Разделение методов на качественные и количественные носит, конечно, условный характер.
В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу ее формализации, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках.
Качественные методы используются на начальных этапах моделирования, если реальная система не может быть выражена в количественных характеристиках; отсутствуют описания закономерностей систем в виде аналитических зависимостей. В результате такого моделирования разрабатывается концептуальная модель системы.
Уровень описания/группы характеристик моделей |
Функции |
Данные |
Люди |
Сеть |
Время |
Правила (мотивация) |
Укрупненная система моделей организации |
список бизнес-процессов и бизнес-функций организации
|
списки документов списки объектов
|
структурная модель организации
|
перечень структурных подразделений и внешних организаций
|
список работ во времени
|
список целей и задач организации критерии и правила выполнения бизнес-процессов
|
Детальная система моделей организации |
функциональные модели подразделений: диаграммы потоков данных
|
информационная модель организации (концептуальная модель)
|
структурные модели подразделений, роли персонала
|
логическая модель сетей подразделений организации и внешних связей
|
временная модель выполнения бизнес-процессов и бизнес-функций
|
критерии выполнения бизнес-функций; бизнес-правила
|
Уровень описания/группы характеристик моделей |
Функции |
Данные |
Люди |
Сеть |
Время |
Правила (мотивация) |
Система моделей требований к ИУС |
требования к функциям; диаграмма потоков данных
|
требования к данным; структуры данных концептуальная модель данных
|
требования к регламенту и интерфейсу пользователей
|
требования к сетевой архитектуре системы
|
требования к временным характеристикам функции
|
требования к регламенту работы ИС
|
Детализация проекта |
|
|
|
|
|
|
Функционирующая система |
функции |
данные |
пользователи |
коммуникации |
зависимость |
правила |
Рис. 2.2. Схема преобразования моделей
Рис. 2.3. Качественные и количественные методы описания информационных систем
К основным методам качественного описания систем относят: методы типа мозговой атаки или коллективной генерации идей; типа сценариев; экспертных оценок (например, ранжирование, парное сравнивание, множественные сравнения, непосредственная оценка, метод Черчмена-Акоффа, метод Терстоуна, метод фон Неймана-Моргенштерна); типа Дельфи; типа дерева целей; морфологические методы.
Количественные методы используются на последующих этапах моделирования для количественного анализа вариантов системы с их количественными характеристиками корректности, точности и т.п. и связаны с оценкой показателей, характеризующих различные свойства системы; выбором оптимальной структуры системы; выбором оптимальных значений ее параметров. Для постановки задачи эти методы не имеют средств, почти полностью оставляя осуществление этого этапа за человеком.
Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования системы, т.е. ее математической модели (ММ). Так как ММ сложной системы может быть сколько угодно много и все они определяются принятым уровнем абстрагирования, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Каждый из возможных уровней абстрагирования обладает ограниченными, присущими только данному уровню абстрагирования возможностями. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему на всех целей сообразных для данного случая уровнях абстракции.
Наиболее пригодными являются следующие уровни абстрактного описания систем: символический, или, иначе, лингвистический; теоретико-множественный; абстрактно-алгебраический; топологический; логико-математический; теоретико-информационный; динамический; эвристический.
Между этими крайними классами методов системного анализа имеются методы, которые стремятся охватить оба этапа – этап постановки задачи, разработки вариантов и этап оценки и количественного анализа вариантов, – но делают это с привлечением разных исходных концепций и терминологии, с разной степенью формализованности. Среди них: кибернетический подход к разработке адаптивных систем управления, проектирования и принятия решений (который исходит из развития основных идей классической теории автоматического регулирования и управления и теории адаптивных систем применительно к организационным системам); информационно-гносеологический подход к моделированию систем (основанный на общности процессов отражения, познания в системах различной физической природы); структурный и объектно-ориентированные подходы системного анализа; метод ситуационного моделирования; метод имитационного динамического моделирования.
Такие методы позволяют разрабатывать как концептуальные, так и строго формализованные модели, обеспечивающие требуемое качество систем.