Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9 | Следующая страница реферата

Процедура подготовки к решению группы задач или отдельной задачи предполагает предварительное определение состава, последовательности и взаимосвязи структурных компонентов потоков информации, обеспечивающих процесс решения. К структурным компонентам потока можно отнести входные и выходные документы (функциональный уровень анализа), массивы исходной, промежуточной и выходной информации (элементный уровень анализа), рассматривая выделенные уровни самостоятельно или интегрируя их в единую схему.

Для фиксированных по составу и содержанию информационных потоков в объекте автоматизации, постоянном составе и взаимодействии элементов АСУ и алгоритмах задач структура потоков информации в системе будет в общем случае неизменна. Последовательности и взаимосвязи определяемых структурных компонентов потоков постоянны и могут быть найдены один раз. Для автоматизации процесса анализа информационных потоков необходимо создать соответствующую информационную модель. С этой целью удобно воспользоваться аппаратом теории графов [7, c. 20].

3.2. Построение графической модели

Представим структурные компоненты потоков информации в виде вершин ориентированного графа G=(M,V), дуги которых отражают их связи между собой.
Каждая пара вершин Mi и Mj соединена дугой, направленной от Mi к Mj только в том случае, если есть переход информации от Mi к Mj.

Используя свойства графов, можно получить ряд важных характеристик исследуемых потоков информации в системе.

Образуем степенные матрицы смежности R, R2,…,RN и суммарную матрицу
R=SNn=1 Rn . Анализ матриц позволяет установить следующие свойства потоков.
Порядок компоненты Mj определяется наибольшей длиной пути, соединяющего Mi с Mj. Он равен степени n матрицы смежности Rn при которой Sirj=0.
Максимальное значение порядка компоненты Mj определяется наибольший путь от
Mi к Mj для всего информационного графа. Исходные данные выделяются при равенстве нулю суммы элементов j столбца матрицы смежности. При равенстве нулю суммы элементов i строки выделяются выходные данные. Значения Si rj >0 и Sj ri>0 равны числу компонентов, соответственно входящих в Mj, и числу результатов, в которые входит Mi. Элемент rij матрицы смежности степени n равен числу путей длиной n, связывающих Mi и Mj. Элементы rij матрицы Rсум дают полное число всех путей от Mi к Mj без укзания длины пути.

Элементы j столбца не равные нулю матрицы Rсум , не равные нулю, позволяют выявить все компоненты, формирующие Mj на всех путях движения данных. Отличные от нуля элементы i строки указывают на результаты в формировании которых используется элемент Mi.

Используя матрицу смежности R и значение порядка можно определить длительность хранения компонентов, являющихся промежуточными по отношению к выходным.

Алгоритм анализа потоков информации представлен в общем виде в приложении 9. Модифицируя алгоритм, можно получить практически все характеристики по взаимодействию элементов в модели АСУ. Фрагмент реальной модели, иллюстрирующей объем и сложность взаимосвязей элементов системы, приведен в приложении 10. Для наглядности в него включены только отдельные массивы информации, и функциональные задачи. По этой причине на фрагменте выделены некоторые из наиболее существенных связей между элементами по входной и выходной информации.

Информационные графы и соответствующие им матрицы смежности можно использовать для определения объемов информации по задачам, группам задач, подсистемам, системе в целом и по любым другим структурным компонентам графа [7, c. 20 – 22].

3.3. Анализ матрицы информационного графа

Как было показано выше объемы данных, вводимые в систему довольно велики, поэтому эффективная их организация на машинном уровне является актуальной. Анализ информации для получения исходных данных с целью построения или реконструкции созданного информационного фонда удобно проводить на рассмотренной графовой модели в рамках единого алгоритма анализа. Рекомендуется проанализировать следующие взаимосвязи:
63. выявить число задач, в которых используется данный показатель. По этой информации рассчитывается коэффициент дублирования данных в случае организации отдельных массивов с исходными данными для каждой задачи;
64. рассчитать матрицу совместной встречаемости пар показателей в задачах, элементы которой показывают число задач, в которых соответствующие показатели используются совместно. Такие показатели можно объединить и использовать в общем для них информационном массиве единого информационного фонда;
65. определить число и перечень задач, в которых данный показатель встречается совместно с другими показателями, а также число и перечень показателей. Это позволит выявить группы показателей, которые используются только совместно и не используются порознь ни в одной задаче.

Процесс группировки показателей по задачам можно формализовать, вводя в рассмотрение коэффициент связи между группами. Коэффициент связи вычисляют по следующей формуле:

[pic][pic] где: [pic]- число общих показателей для задачи с индексами [pic]и [pic];
[pic] - число показателей, используемых в задаче с индексом [pic]; [pic] - число показателей, используемых в задаче с индексом [pic].

Группировка показателей заключается в следующем. Рассчитывают и заполняют матрицу связи групп исходных показателей задачи. Выбирают максимальный коэффициент связи и группы соответствующих ему показателей объединяют в единую группу P. Определяют коэффициент связи новой группы со всеми другими группами и объединяют с группой Р группу показателей, у которой коэффициент связи с ней максимален.

Группировкой можно управлять, задавая предельное значение коэффициента связи. Это приводит к изменению коэффициента дублирования показателей.

Окончательный выбор той или иной степени группировки определяют при разработке логической структуры единого информационного фонда системы.

В далее следующем примере приведены закодированные задачи [pic] и закодированные показатели [pic] на основе которых продемонстрирована методика расчета коэффициента связи между группами показателей.

Коэффициент связи групп показателей для задач [pic] и [pic]

К=[pic]=0,67; коэффициент связи групп показателей для задач [pic] и [pic]

К=[pic]=1; коэффициент связи групп показателей для задач [pic] и [pic]

К=[pic]=0,67.[pic]

Схема матрицы, показывающей число задач, в которых используются соответствующие показатели
| |Задача |Задача |Задача |
| |[pic] |[pic] |[pic][pi|
| | | |c] |
|показат| | | |
|ель |- |3 |5 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |2 |5 |3 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |4 |1 |1 |
|[pic] | | | |

Схема матрицы совместной встречаемости пар показателей в задачах

[pic]
| |показате|показате|показате|
| |ль [pic]|ль [pic]|ль [pic]|
|показат| | | |
|ель |8 |16 |10 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |16 |10 |16 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |10 |16 |6 |
|[pic] | | | |

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: шпаргалки по философии, сжатое изложение.



Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки