- •Ит (Гутгарц р.Д.)
- •1__Признаки группировки информации в компьютере
- •2__Программное обеспечение: понятие, структура системного и прикладного по.
- •3__Характеристики оценки прикладных программ: стандартные, технические, технологические, инструментальные, взаимодействие с другими пакетами, функциональные.
- •4__Практические рекомендации по оценке программных продуктов
- •5__Понятие информация (определение, формулы измерения информации)
- •Синтаксическая мера информации
- •Семантическая мера информация
- •Прагматическая мера информации
- •6__Информационный процесс. Его стадии и особенности
- •7__Качества или свойства информации
- •8__ Понятия данных и знаний. Взаимосвязь информации, данных и знаний (пример)
- •9__Видеоконференция. Особенности работы и области применения
- •10__Телеработа. Понятие. Преимущества для работника и работодателя. Особенности применения
- •11__Дистанционное обучение и мультимедиа системы. Особенности и направления использования
- •12__Интернет – тестирование. Плюсы и минусы. Область применения
- •13__Трудоустройство в Интернет. Структура Интернет – услуг по трудоустройству
- •По системологии(Гутгарц р.Д. )
- •14__Принципы системного подхода.
- •15__Неформализуемые этапы системного анализа.
- •16__ Формулирование и классификация проблем
- •17__ Выявление целей и формирование критериев
- •18__ Генерирование альтернатив: источники альтернатив, способы увеличения и сокращения числа альтернатив
- •19__Способы генерирования альтернатив
- •20__Методы анализа систем управления: проведение интервью (структура, советы по применению), анкетирование, обзор документов, наблюдение
- •4.1 Интервьюирование
- •4.2 Анкетирование
- •4.3. Обзор документов
- •4.4 Наблюдение
- •Информационные сети (Бахвалов с.В.)
- •21__Понятия о функциональной, структурной организации и архитектуре вм; основные характеристики вм, методы оценки
- •22__Классификация вычислительных систем (вс) по способу организации обработки. Многопроцессорные и многомашинные комплексы.
- •23__Особенности архитектуры локальных сетей ( стандарты ieee 802).
- •24__Сеть Internet, доменная организация, семейство протоколов tcp/ip. Информационно-вычислительные сети и распределенная обработка информации.
- •По Операционным системам (Скрипкин с.К. )
- •25.__Обзор современных операционных систем и операционных оболочек
- •1. Семейство Microsoft Windows.
- •4. Семейство unix
- •26.__Машинно-зависимые свойства операционных систем
- •27.__Машинно-независимые свойства операционных систем
- •28__Динамические, последовательные и параллельные структуры программ;
- •29__Способы построения операционных систем
- •По Мультимедиатехнологии (Скрипкин с.К. )
- •30__Классификации и области применения мультимедиа
- •3.1. Различные области применения мультимедиа
- •31__Звуковые файлы: музыка, речь и звуковые эффекты.
- •32__Графика (растровая, векторная, трехмерная, фрактальная и др.) и анимация
- •Растровая и векторная графика
- •33__Линейный, нелинейный и смешанный монтаж для видео.
- •34__Виртуальная и расширенная реальности.
- •Моделирование систем (Петров а.В.)
- •35__Модели и моделирование
- •36__Математическое моделирование
- •37__Имитационное моделирование
- •38__Динамическое моделирование по Дж. Форрестеру
- •39__Индивидуальное имитационное моделирование объектов
- •Надёжность, эргономика и качество асоиу, Управление проектами Засядко а.А.)
- •40__Показатели надёжности
- •41__Факторы надёжности информационных систем
- •42__Принципы управления проектами
- •43__Методология управления проектами
- •44__Автоматизация управления проектами
- •Интеллектуальные информационные системы (Массель л.В.)
- •45__Основные понятия и принципы организации хранилищ данных.
- •Data Mart (Витрины данных)
- •46__Классификация искусственных нейронных сетей. Самоорганизующиеся карты Кохонена.
- •Многослойные нейронные сети прямого распространения. Базовая архитектура.
- •47__Модель искусственного нейрона. Активационная функция.
- •49__Нечеткие множества.
- •50__Онтологии. Основные понятия и типы онтологий.
- •Представление знаний. (Массель л.В.)
- •51__Классификациям моделей представления знаний.
- •52__Архитектура экспертной системы. Типы экспертных систем.
- •53__Классификация методов извлечения знаний.
- •54__Инструментальные средства и стадии разработки эс.
- •55__Отличие данных от знаний. Формы данных и знаний.
- •Проектирование информационных систем.( Массель л.В.)
- •56__Определение и классификация информационных систем
- •57__Структурный подход к проектированию информационных систем.
- •58__Объектный подход к проектированию информационных систем.
- •59__Rad-технология разработки информационных систем.
- •60__Каскадный и спиральный жизненные циклы разработки информационных систем.
- •61__Виды обеспечения и этапы разработки автоматизированных информационных систем
- •Основы сппр(Массель л.В.)
- •62__Определение, типы и классы сппр. 63__Состав и структура сппр.
- •64__Сппр. Критерии принятия решений и их шкалы.
- •65__Сппр. Основные составляющие задачи принятия решения.
- •66__Сппр. Генерация решений: формирование когнитивной карты.
- •Психологические основы проектирования интерфейсов.( Массель л.В.)
- •67__Принципы проектирования и критерии эффективности интерфейсов.
- •Окна диалогов с закладками
- •68__Организация пространства при компоновке интерфейса. Организация пространства
- •Расположение большого числа элементов
- •Перегруженность элементами управления
- •Расположение информации на экране
- •69__Элементы дизайна при проектировании интерфейса: шрифты, эффекты, цвета.
- •Эффекты
- •Выравнивание текста
- •Рекомендуются следующие правила использования цвета:
- •Способы уменьшения видимости задержки:
- •Рекомендуются следующие правила использования цвета:
- •Управление данными (Трипутина в.В.)
- •72__Классификация моделей данных
- •73__Понятие базы данных. Основные характеристики баз данных
- •74__Методика проектирования баз данных. Этапы проектирования баз данных
- •75__Реляционная модель данных. Основные понятия
- •76__Нормальные формы отношений
- •77__Модели доступа к данных в архитектуре «клиент-сервер»
- •78__Понятие транзакций. Свойства, обработка, блокировки транзакций
- •79__Субд. Понятие, основные функции, требования к серверу баз данных
- •Анализ бизнес-процессов (Гонегер п.А.)
- •80_Процессный и функциональный подходы в управлении. Организация управления в соответствии с госТами исо 9000-2001 и исо 9001-2001.
- •81_Основные понятия процессного подхода. Виды бизнес-процессов. Схема управления бизнес-процессом. Цели описания бизнес-процессов. Информация, необходимая при описании бизнес-процессов.
- •82_Характеристика методов улучшения бизнес-процессов.
- •83_Требования к организационной структуре. Характеристика основных организационных структур. Связь процессов и структуры.
- •84_Характеристика методологий, используемых для описания бизнес-процессов.
- •Основы теории управления (Ружников г.М.)
- •85__Передаточные функции последовательного и параллельного соединения звеньев.
- •86__Передаточная функция замкнутой системы.
- •87__Устойчивость линейных систем (вывод).
- •88__Критерий устойчивости Михайлова (вывод - случай вещественных корней).
- •89__Частотная передаточная функция и частотные характеристики (определения, формы записи, графики).
39__Индивидуальное имитационное моделирование объектов
В отличие от ранее рассмотренных методик построения имитационных моделей будем понимать под индивидуальным моделированием такие разработки имитационных моделей, которые носят сугубо индивидуальный, уникальный характер. Это имитационные модели, разработанные для исследования конкретных систем.
Рассмотрим пример такой имитационной модели, позволяющий исследовать функционирование простейшего склада. Пусть на нем обеспечивается поступление, хранение и выдача потребителю некоторой детали. Для полноты картины будем считать, что все процессы, описывающие поведение склада, носят вероятностный характер. Ясно, что детерминизация какого-либо процесса приведет лишь к упрощению модели.
Введем следующие обозначения (рис. 4.15):
t - текущее время, t=1,2,…,
St - состояние склада в момент времени t,
Smin - минимально допустимое состояние склада,
Smax - максимально допустимое состояние склада,
Rp - сигнальный уровень (Rp≥0),
εt - спрос на деталь в момент времени t (εt ≥ 0),
Qi - размер поставки деталей от поставщика (Qi≥0),
τj - время выполнения заказа на поставку (τ>0),
p - вероятность дефицита детали.
При поступлении спроса εt в момент времени t состояние склада St уменьшается на величину этого спроса. При достижении состоянием склада некоторого сигнального уровня Rp вырабатывается запрос потребителю на поставку партии деталей. Через случайное время τ эта партия размером Qi поступит на склад и увеличит его состояние. Сигнальный уровень предназначен для управления процессом пополнения содержимого склада. В процессе функционирования склада возможна ситуация дефицита, когда состояние склада St может стать отрицательным (в математическом смысле). Это возможно в том случае, если в процессе потребления содержимое склада будет исчерпано, а поставка партии деталей не произошла. Для управления состоянием склада будем использовать параметр р – вероятность дефицита.
Ясно, что система должна быть построена и должна работать так, чтобы, по возможности, избежать дефицита. Очевидно, что при нулевой вероятности дефицита р сигнальный уровень Rp должна равняться бесконечности. Таким образом, ясно, что сигнальный уровень обратно пропорционален вероятности дефицита. С практической точки зрения ограничим сигнальный уровень интервалом
Smin ≤ Rp ≤ Smax.
Обратимся к экономической сущности задачи. С этой точки зрения интервал [Smin, Smax] должен быть как можно меньше. Это объясняется тем, что уровни Smin и Smax должны быть как можно меньше, так как они определяют объемы материальных ценностей, не задействованные в процессе производства, то есть характеризуют уровень пролеживающих оборотных средств. Исходя из этого уровни Smin и Smax должны быть устремлены к нулю.
Одновременно, для того, чтобы обеспечить бездефицитное функционирование склада необходимо устремить Smin и Smax к бесконечности.
Таким образом, сигнальный уровень Rp как средняя величина интервала [Smin, Smax] с одной стороны должен быть как можно больше, с другой, - равен нулю.
Сигнальный уровень Rp как параметр, зависящий от случайных явлений (τj, Qi, εt), носит также случайный характер. Поэтому для него справедливо понятие доверительного интервала с границами
Rp ± k·σ(St),
где коэффициент k определяет размер доверительного интервала.
Исходя из того, что для интервала [Smin, Smax] известно одно значение - Smin=0, можно заключить, что
Rp = k·σ(St). (4.27)
Для определения среднеквадратического отклонения состояния склада St воспользуемся очевидной формулой
где nQ – количество поставок за время от 0 до t,
nε – количество спросов за время от 0 до t.
В этом выражении все, входящие в него величины, являются случайными и каждое слагаемое есть сумма случайного числа случайных величин.
Обращаясь к [28, стр. 300, 315], видим, что для суммы (Y) случайного числа (nx) случайных величин (Xj)
математическое ожидание определяется выражением
M[Y] = M[nx] · M[X],
а среднеквадратическое отклонение
Подставив последнее выражение в (4.27)
.
А так как мы выяснили, что сигнальный уровень Rp и вероятность дефицита р обратно пропорциональны, то можно полагать
Таким образом,
(4.28)
Отметим, что приведенные выше рассуждения являются единичным и совершенно не характерным способом определения сигнального уровня и параметров работы склада. Более подробные сведения по этому вопросу можно найти в специальной литературе, посвященной системам управления запасами (ресурсами, материально-техническим снабжением, оперативного планирования и управления производства).
Для полноты описания исследуемой системы следует провести сбор и обработку статистической информации, описывающей поведение случайных процессов спроса (εt) и поставок (Qi и τj) в реальной системе. Выявленные вероятностные свойства необходимы для воспроизведения случайных чисел εt, Qi и τj в процессе имитационного эксперимента. С точки зрения системных исследований рассматриваемого объекта сбор реальных данных может и не производиться. Мы можем воспользоваться описанными выше методами воспроизведения случайных чисел с задаваемыми нами, необходимыми для исследования вероятностными свойствами.
Алгоритм, который может быть положен в основу программы, имитирующей функционирование простейшего склада, имеет следующий вид.
Шаг 1 |
Изменяем текущее время t=t+1. |
Шаг 2 |
Генерируется спрос потребителя – случайное число εt с заданными вероятностными свойства спроса и накапливаются достаточные статистики для вычисления сигнального уровня Rp по формуле (4.28). |
Шаг 3 |
Изменяется текущее состояние склада St=St-1-εt. |
Шаг 4 |
Проверяется, новой состояние склада St больше вычисленного ранее сигнального уровня Rp. Если это условие выполняется, то это означает, что никаких дополнительных действий производить нет необходимости и можно перейти к шагу 1. В противном случае – к шагу 5. |
Шаг 5 |
Проверяется, производился ли заказ новой партии деталей потребителю. Показателем этого является состояние времени поставки τ. (При этом, мы условимся, что при «пересечении» сигнального уровня генерируется случайное целое число τ с заданными исследователей вероятностными свойствами, которое убывает с каждым тактом времени t). Если τ=0, то состояние склада не превосходит сигнальный уровень. Необходимо заказать новую поставку. Для этого генерируется целое случайное число τ, оцениваются числовые характеристики для вычисления сигнального уровня Rp по формуле (4.28) с заданием вероятности дефицита р как исходного данного, отыскивается Rp и производится переход к следующему шагу – шагу 6. В противном случае (τ>0), текущее значение τ уменьшается на единицу τ=τ-1 и, если τ=0, то генерируется новая поставка Qj (случайное число с заданными исследователем вероятностными свойствами), накапливаются достаточные статистики для вычисления сигнального уровня Rp по формуле (4.28) и изменяется текущее состояние склада St=St+Qj. |
Шаг 6 |
Проверяется условие возникновения дефицита (St<0). Если дефицит не возник, то переходим к начальному шагу 1. В противном случае устанавливается εt=-St, St=0 и осуществляется переход к шагу 1. |
Итак, составлен алгоритм для написания имитирующей работу простейшего склада программы. Исследователь получил возможность гибкого изучения свойств объекта, изменяя вероятностные свойства генерируемых случайных чисел как перед запуском программы, так и в ходе эксперимента, накапливать и обрабатывать результаты моделирования. Имеется также возможность изучения различных способов определения сигнального уровня посредством замены расчетной формулы (4.28) на необходимую.
Перерасчет сигнального уровня в процессе эксперимента обеспечивает проявление свойства самообучения исследуемой системе, так как накопление статистических данных о параметрах спроса и поставок позволяет постоянно отслеживать все изменения во входных данных и производить саморегулирование системы.
Обратим внимание на монографию [24], в которой рассмотрена еще одна индивидуально созданная имитационная модель – имитационная модель технологического процесса обогащения полезных ископаемых. Там же читатель найдет конкретные примеры составления описания объекта моделирования, решения дополнительных (побочных для имитации) задач, возникающих при построении модели и приводящих к весьма важным и полезным практическим результатам и другую полезную информацию.
Оценка адекватности имитационной модели реальной системе является чрезвычайно важным этапом. Обусловлено это тем впечатлением реальности, которым обладают описываемые модели, и проверка, выполненная без должной тщательности, может привести к тяжелым последствиям.
Проверка соответствия модели и объекта заключается в сравнении интересных для исследователя свойств оригинала и модели.
Для этого необходимо исследовать функциональную или проектируемую систему, что естественно, не всегда возможно. Таким образом, не всегда возможна прямая экспериментальная проверка адекватности свойств модели и объекта.
Вместе с тем, адекватность не следует непосредственно из процесса построения модели. Упрощенная модель не может быть подобна объекту в смысле, обычном для теории подобия [45]: требование пропорциональности сходных параметров и процессов в модели и объекте заведомо не соблюдается из-за различия в числе параметров.