Розділ 1 Загальносистемні питання. Аналіз актуальності розв'язуваної задачі й огляд наявних результатів. Постановка задачі досліджень та проектування

1.1. Огляд і аналіз існуючих методів і засобів вирішення задач дипломного проекту.

Коли постає проблема, яка має багато шляхів вирішення, має альтернативи та фактори. Постає головне питання, що саме вибрати. Проблеми вибору можуть бути такими, як: економічність, швидкість, можливість. Головне зробити правильний вибір, все ускладнює, те що таких виборів не один, з точки зору однієї людини, але не з іншої. МАІ та МПГ дають змогу оцінювати всі аспекти та всі фактори. В них закладені колективні оцінки, які дають змогу знаходити рішення, яке задовольнить усіх об’єктів питання. Проблема в оцінюванні в тому щоб, зберігати ієрархію, ця проблема має спільне, з іншою проблемою, реалізації МАІ та МПГ, точніше ієрархія поставленої задачі при зберіганні. В наш час існує багато методів зберігання ієрархії в різних системах баз даних, рішень методу МАІ, створювання ієрархічних дерев(графів) на основі проблем(задач). Розглянемо альтернативні методи, підходи, технології.

Розглянемо метод МАІ.  В основі МАІ лежить декомпозиція і синтез, які використовуються людиною в процесі пізнання, за ​​допомогою яких створюється структура завдання прийняття рішення - ієрархія. У вершині ієрархії в МАІ розташовується основна мета, далі, на рівень нижче - під цілі, і, нарешті, на самому нижньому рівні - альтернативи, серед яких проводиться вибір або ранжування. Для процесу парного зважування експертом елементів ієрархії в МАІ використовується інтуїтивно обґрунтована якісна шкала.[1]

Перерахуємо приклади завдань для яких можливе застосування МАІ:

1) вибір керівником фірми майбутнього ділового партнера;

2) раціональний розподіл доходів підприємства за галузями;

3) відбір кращих претендентів на робочі місця фірми;

4) оцінка роботи персоналу фірми;

5) вибір програмного забезпечення для потреб фірми;

6) оцінка культурних цінностей (картин, скульптур і т.д.);

7) вибір найкращої стратегії;

8) вибір найкращої конструкції (варіанти) технічного вироби;

9) купівля квартири, дачі, ділянки, автомобіля;

10) вибір майбутнього навчального закладу для дитини;

11) вибір майбутнього робочого місця.

Як альтернатива на сьогодні є програма “Mpriority 1.0”[1], яка реалізує цей метод. Діалогова система “Mpriority1.0”[1] (My Priority) призначена для підтримки прийняття рішень в різних сферах людської діяльності. "MPRIORITY 1.0"[1] допомагає керівникам фірм, підрозділів, лабораторій, всім, хто бажає або змушений за родом своєї діяльності приймати обґрунтовані раціональні рішення. Програмна система базується на зарекомендував себе на практиці методу аналізу ієрархій (МАІ). Основне призначення методу - рішення слабо структурованих задач прийняття рішень.   Використання присутнім у програмній системі механізму шаблонів (шаблон - готова ієрархія для однієї з задач прийняття рішень), дозволяє користувачеві адаптувати програмну систему під область своєї діяльності.

Інша програма цього ж методу (МАІ) “Аналіз ієрархій 1.1”. Дана система реалізована на основі методу аналізу ієрархій (МАІ), запропонованого американським вченим Т. Сааті. МАІ дозволяє приймати рішення в умовах багатокритеріальності, при цьому дослідження навіть дуже складних проблем зводиться до послідовності попарних порівнянь певних чинників. Система дозволяє побудувати ієрархію для вирішення проблеми, провести необхідні порівняння і розрахунки, зберігати у файлі і завантажувати з файлу побудовані ієрархії. Програма поширюється вільно для освітніх та некомерційних цілей.[2]

Розглянемо проблему зберігання ієрархічних даних, як альтернативу. Її було реалізовано в об'єктно-реляційній системі управління базами даних компанії “Oracle”. Проблема в тому, що дані, що мають ієрархічну структуру, дуже погано представляються в реляційній моделі. У стандарті SQL-92 немає засобів для їх обробки. Зате такі засоби з'явилися в стандарті SQL-1999. Правда до того часу в Oracle вже був власний оператор CONNECT BY. Незважаючи на це, в SQL-1999 синтаксис рекурсивних запитів зовсім не схожий на синтаксис CONNECT BY в Oracle і використовує ключове слово WITH. Реалізація ж рекурсивних запитів в інших СУБД кілька запізнилася, так в MS SQL Server вона з'явилася лише у версії 2008. Так само як і в синтаксисі, є відмінності і в термінології. В Oracle зазвичай обговорювані запити називаються “ієрархічні”, у всіх інших “рекурсивні”. Суть від цього не міняється.[3]

Розробники СУБД MS SQL пропонують у своїй новій версії MS SQL 2012 для реалізації деревовидної ієрархії новий тип зберігання даних hierarchyid. Тип hierarchyid - це системний тип бази даних, розмір якого може змінюватися в залежності від структури дерева (його глибини) і середнього числа нащадків вузлів. В MSDN наводяться наступні розрахунки: для дерева з ієрархією в 6 рівнів для 100 000 чоловік hierarchyid займе 38 біт, які БД округлити до 40 біт або 5 байт. Максимальний же розмір, який може займати hierarchyid дорівнює 892 байта.[4]

Граф в SQL, як структура даних та альтернатива. Термінологія теорії графів добре зрозуміла сама по собі.[5] Важливість графів обумовлена ​​тим, що вони є загальним способом представлення різних типів даних і зв'язків між ними. Нижче наводиться короткий огляд термінів. Граф - це структура даних, що складається з вузлів, з'єднаних ребрами. Ребра можуть бути спрямованими (допускати переміщення по ним тільки в одному напрямку) і ненаправленої (допускати переміщення в обох напрямках). Кількість вхідних у вузол ребер називається його полуступіню входу (indegiee), кількість виходять ребер називається його полуступіню виходу (outdegree). Безліч ребер, що дозволяють переміститися від одного вузла до іншого, називається шляхом. Цикл - це шлях, що повертається до вузла, від якого він почався, не перетинаючись сам з собою (нагадує букву О, але не цифру 8). Рекурсивно структурованими зв'язками між даними є або дерева (ієрархії), або узагальнені спрямовані графи.

Теорія прогнозного графу. Прогнозування та методи. Кібернетичний підхід. Будь-яке явище реального життя можна відобразити поняттям "система". Поняття система з'явилося в науці з тих пір, як людина навчилася осмислювати і досліджувати процеси, явища, предмети в їх взаємозв'язку і взаємозалежності.[6]

Визначити поняття системи складно, тому йдуть шляхом визначення ознак системи. Передбачається, що якщо ознаки системи присутні, то можна умовно говорити про систему.

Розглянемо п'ять основних ознак системи.

Ознака елементності - система складається з елементів (або підсистем), які взаємодіють один з одним.[7]

Ознака структурності - система має внутрішню структуру, тобто в систему входять елементи або їх властивості, пов'язані між собою. Сила цих внутрішніх зв'язків повинна бути свідомо більше, ніж сила зовнішніх зв'язків цих же елементів з іншими елементами, що не входять в дану систему.

Потужність, що розвивається силою внутрішньої взаємодії, породжує інтегративні властивості системи, що дозволяє відрізняти систему від простої суми елементів і виділяти її з навколишнього середовища у вигляді єдиного, цілісного утворення.[8]

Ознака ієрархічності - елементи системи пов'язані відносинами підпорядкування (іноді кажуть, що елементи системи упорядковані). Ступінь впорядкування елементів в системі може бути охарактеризована чисельно.[8]

Ознака системної якості (ефект системності) - система в цілому може мати такі якості (властивостями), якими не володіють окремі елементи.[8]

Ознака мети - система в цілому і всі її елементи підпорядковані цілям розвитку (функціонування).[7]

Цілі можуть бути суперечливими (глобальні та локальні цілі, узгоджений оптимум). Якщо зазначений термін досягнення мети і дані кількісні характеристики бажаного кінцевого результату, то мета стає завданням. У загальному випадку мета, як правило, досягається в результаті вирішення ряду завдань.

Всі ознаки рівнозначні, але в залежності від цілей прогнозування дослідник вправі робити відповідні акценти. Елементи системи мають зв'язок із зовнішнім середовищем.

Таким чином, система - це цілісне впорядковане безліч стабільно взаємопов'язаних і стійко взаємодіючих в просторі і в часі елементів, що формують її деякі інтегративні властивості і функціонують спільно для досягнення певної мети (вирішення задачі), що стоїть перед даною системою. Кібернетичний підхід - це методологія, відповідно до якої об'єкти дослідження (технічні, технологічні, економічні, соціальні, організаційні, біологічні і т.д.) розглядаються з точки зору ефективного і цілеспрямованого управління на основі обробки інформації у своєму розпорядженні.

Також існують динамічний, структурний, функціональний, еволюційний, економічний, інформаційний, оптимізаційний і ситуаційний підходи.

Кібернетична схема процесу прогнозування.  Кібернетичне уявлення систем відображає аспект управління об'єктом, і з цієї точки зору при прогнозуванні систему можна представити у вигляді "чорного ящика", нехтуючи при цьому внутрішньою структурою і зв'язками з зовнішнім середовищем.

Прогнозування системи (або її показників) буде реалізовуватися на основі вивчення входів і виходів системи, Розглянемо найбільш поширені способи представлення систем в залежності від способів перетворення входів.

1) Кожному входу U відповідає один і єдиний вихід V. Схема представлена ​​на рис. В (Додатку Б):

маємо залежність

де U - вхід системи (або екзогенна змінна);

V - вихід системи (або ендогенна змінна);

F - Закон впливу змінної на змінну (функція).

2) Кожному входу відповідає один і єдиний вихід за умови, що відома функція стану системи

Схема представлена ​​на рис. В (Додатку Б):

маємо залежність

де – Z стан системи.

Передпрогнозний аналіз даних. Прогнозування економічних показників грунтується на деякій сумі професійних знань про об'єкт дослідження. У завдання предпрогнозная аналізу входить вирішення таких основних питань:

1. Визначення набору змінних, що описують процес функціонування досліджуваних об'єктів;

2. Аналіз структурних зв'язків між окремими змінними;

3. Встановлення переліку допустимих операцій над змінними і зв'язками, тобто, іншими словами, вибір раціонального типу економіко-статистичної моделі.[9]

Питання вибору прогнозованих результативних ознак (економічних показників) вирішується відносно просто. Вони часто задані самим формулюванням мети дослідження.

Вибір незалежних змінних (ознак-факторів) являє собою процес послідовного уточнення первинних припущень про прогнозовані показники. У цьому процесі можна виділити наступні етапи:

1. Формування первинної гіпотези про набір незалежних змінних;

2. Експертна оцінка сформованого набору;

3. Аналіз структурних зв'язків;

4. Відбір суттєвих даних для прогнозу змінних.

В основі формування первинної гіпотези про набір змінних лежить загальна схема функціонування досліджуваного об'єкта. На перелік змінних, що включаються в первинний набір, накладають відбиток призначення моделі прогнозування, тип дослідження і т. п.[10]

Зокрема, в моделі прогнозування бажано включати змінні, відомі до початку періоду прогнозування або легко піддаються оцінці.

Класифікація методів прогнозування. Прогнози можуть бути класифіковані наступним чином:

1. За видом об'єкта;

2. За масштабом об'єкта;

3. За витратами ресурсів;

4. За часом;

5. За кількістью факторів;

6. За застосовуваними методами;

7. Інші.