Разработка структуры обеспечивающей части АИС

Разделение АСУ на функциональную и обеспечивающую части, а последней - на информационное обеспечение (ИО), техническое (ТО), организационное (ОргО), программное (ПО) и другие виды обеспечения - позволило привлечь для уточнения соответствующих видов обеспечения специалистов в этих областях.

Такой подход к организации разработок АСУ помог справиться со сложностью системы и ускорить разработку АСУ путем параллельного проведения работ по анализу и выбору структуры отдельных видов обеспечения. Однако, если разрабатывать огдельные проекты ИО, ТО, ОрЮ и других видов обеспечения, то после разработки этих проектов возникла достаточно сложная задача их согласования, взаимоувязки принят ых структур эт их видов обеспечения, критериев, учитываемых при их разработке и т.д.

Поэтому на определенном этапе развития работ по созданию АСУ был даже сформулирован специальный принцип - единства ИО, ТО и ОргО как основных видов обеспечения, при разработке структур которых возникали несогласованности - и было рекомендовано проектировать структуру ОЧ АСУ с самого начала как единую с уточнением структур отдельных видов обеспечения в рамках общею проекта.

В качестве примера приводится подход к разработке структуры ОЧ АИС, предложенный в 1970-е годы на основе идеи постепенной формализации модели принятия решений[1].

Задача обоснования структуры ОЧ АСУ была сформулирована следующим образом.

Под структурой ОЧ АСУ понимается есть информационных служб (Главный информационно-вычислительный центр, локальные вычислительные центры производств, цехов и других подразделений, автоматизированные рабочие места и другие составляющие ОрЮ) с размещенными в ней массивами хранения информации, документами (ИО), техническими средствами регистрации, хранения, передачи, обработки, представления информации (ТО), программным обеспечением (ПО), методическим обеспечением (инструкциями для пользователей, положениями о подразделениях и т. п.) и другими видами обеспечения.

Под выбором структуры ОЧ - задачу наилучшего размещения всех этих компонентов с учетом единой согласованной системы критериев и ограничений, обеспечивающей наиболее эффективную реализацию подсистем и задач, включенных в структуру ФЧ АСУ на соответствующем этапе ее развития (т.е. соответствующей очереди АСУ).

Задача в такой постановке на первый взгляд кажегся практически нерешаемой. Действительно, представить эту задачу классом хорошо организованных систем, т. е. создать математическую модель, в которой взаимосвязи между компонентами структуры ОЧ и целями (задачами, входящими в структуру ФЧ) были бы описаны в виде аналитических зависимостей, пракгически невозможно.

Для рассматриваемой задачи невозможно создать сразу математическую модель, в которой взаимосвязи между компонентами структуры ОЧ и целями, задачами, входящими в структуру функциональной части (ФЧ) были бы описаны в виде аналитических зависимостей.

Более реально представить эту задачу моделью плохо организованной системы, т. е. использовать статистические исследования, отражающие основные характеристики потоков информации, и на этой основе предложить структуру ОрЮ, информационных массивов, требуемые технические средства, т. е. разработать ориентировочный вариант структуры ОЧ. Однако и этот путь - не лучший с точки зрения затрат времени и доказательства правомерности принятого решения.

Такой подход возможен при корректировке структуры ОЧ, когда есть предварительные исследования информационных потоков. В условиях же создания новой АИС получение статистики на основе «ручною» способа сбора информации может дать неверные результаты, поскольку, во-первых, «ручной» способ обычно реализован по первому варианту, а во-вторых, при автоматизации могут принципиально измениться формы сбора информации.

Наиболее целесообразно отобразить задачу с помощью класса самоорганизующихся, развивающихся систем и организовать процесс «выращивания» структуры ОЧ с помощью модели постепенной формализации задачи, изложенной, например, в [1, 6, 9].

Принципиальной особенностью модели постепенной формализации задачи является то, что она ориентирована на развитие представлений исследователя об объекте или процессе принят ия решений, на постепенное «выращивание» решения задачи. Поэтому предусматривается не одноразовый выбор методов моделирования, а смена методов по мере развития у ЛПР представлений об объекте и проблемной ситуации в направлении все большей формализации модели принятия решения.

Для формирования и анализа модели постепенной формализации была разработана методика системного анализа, сочетающая методы из групп МАИС и МФПС, которые помогают создать язык моделирования, процедуру оценки вариантов решения и автоматизировать процесс «выращивания» решения.

Возможный вариант смены методов но мере развития модели проиллюстрируем на упрощенном примере моделирования процессов прохождения информации при выборе структуры обеспечивающей части автоматизированной информационной системы.

Основная идея постепенной формализации иллюстрируется рисунком 4.13. При этом на рис. 4.13 показаны последовательные переходы от методов работы с ЛПР (из ipyniibi МАИС) к методам формализованного представления и обратно.

В методике системного анализа для решения данной задачи удобно предусмотреть два основных этапа:

  • 1. Формирование модели, отображающей возможные варианты прохождения информации в АИС (этот этап иллюстрируется рисунками 4.13 и 4.14).
  • 2. Оценка модели и выбор наилучшего варианта пути прохождения информации (рис. 4.15).

Охарактеризуем кратко эти этапы.

Э т а п 1. Формирование модели, отображающей возможные варианты прохождения информации в АИС.

1.I. Отграничение системы от среды «перечисление» элементов системы).

Подэтап может выполняться с применением метода «мозговой атаки», а в реальных условиях - методов типа комиссий, семинаров и других форм коллективного обсуждения, в результате которого определяется некоторый перечень элементов будущей системы. В состав таких комиссий должны входить и разработчики, и будущие пользователи АИС.

Задачу «перечисления» можно представить на языке теоретикомножественных методов как переход от названия характеристического свойства, отраженного в названии формируемой системы и множества ее элементов, к перечислению элементов, которые отвечают этому свойству и могут быть включены в множество.

На рис. 4.13 и 4.14 перечислено для примера небольшое число исходных элементов: / ИВЦ. ИЦ1. ИЦ2, ..., Al. А2,... - пункты сбора и обработки ин(]юрмации; Ф1, Ф2, ... , - формы сбора и представления информации (документы, массивы); ЭВМ, ТТ (телетайп), Г (телефон), ... и г. д. Понятно, что в реальных условиях конкретных видов подобных элементов существенно больше, и они будут названы более конкретно - не ЭВМ, а тип ЭВМ; аналогично - тип ТТ, регистраторов производства (PIT), наименование или код документов и массивов и т. д.

Иллюстрация идеи постепенной формализации

Рис. 4.13. Иллюстрация идеи постепенной формализации

1.2. Объединение элементов в группы.

Не следует слишком увлекаться подэтапом «перечисления» (хотя на практике эго и имело место). Сложную реальную развивающуюся систему невозможно «перечислить» полностью. Следует, набрав некоторое множество элементов, попытаться объединить их в группы, найти меры сходства, «близости» и предложить способ их объединения.

Если в качесгве метода формализованного отображения совокупности элементов выбраны теоретико-множественные представления, то этот подэтап можно трактовать как образование из элементов исходного множества некоторых подмножеств путем перехода от перечисления сходных по какому-то признаку элементов к названию характеристического свойства этого подмножества. В результате в приводимом примере могут быть образованы подмножества элементов по соответствующим видам обеспечения - ИО, ТО, ОргО (рис. 4.13, б и 4.14, а).

Примечание. В принципе можно было бы предусмотреть еще один подэ- тап разделения подмножеств на более мелкие.

1.3. Формирование из элементов подмножеств новых множеств, состоящих из «пар», «троек», «п-ок» элементов исходных подмножеств.

В рассматриваемом примере объединяя элементы подмножеств ИО, ТО, ОргО в «пары» и «тройки» миожно получить, например: Ф1ЭВМ, Ф1ТТ, Ф2 ЭВМ и г. и.; ЭВМ ГИВЦ, ЭВМ ИЦ1, ЭВМ_А1, ТТ ГИВЦ, ТТИВЦ1, ТТ А1 и т. п.; Ф1 _ЭВМ_ГИВЦ, Ф1ТТА1 и т.д.

Иногда в задачах моделирования на этом этапе можно получить новый результат, который подсказывает путь дальнейшего анализа.

Но в данном, как правило, интерпретация получаемых компонентов затруднена и ввести какое-либо формальное правило сравнения элементов новых множеств для принятия решения о выборе наилучших не удается. В таких случаях, согласно рассматриваемому подходу, нужно возвратиться к системно-структурным представлениям и попытаться поискать дальнейший пут ь развития модели.

Примечание. Отметим, что отражением данного подэтапа в истории развития проектных работ по созданию АСУ был период, когда формировались матрицы «документы - технические средства», «информационные службы - технические средства» и на основе экспертной оценки элементов этих матриц пытались принимать решения, связанные с формированием структуры ОЧ АИС.

1.4. Содержательный анализ полученных результатов и поиск новых путей развития модели.

Для проведения содержательного анализа следует возвратиться к системным представлениям и использовать один из методов !руипы

МАИС - структуризацию (в данном случае в форме иерархической структуры - рис. 4.13, в и 4.14, о).

Такое представление более удобно для руководителей работ но созданию АСУ, чем теоретико-множественные представления, и помогает им вначале распределить работу между соответствующими специалистами но ИО, ТО и т. д. (рис. 4.13, г), а затем найти дальнейший путь развития модели на основе содержательного анализа сути полученных «нар» и «троек» с точки зрения формулировки решаемой задачи.

В формулировке задачи, помимо упоминания видов обеспечения, г оворится, что все эти компоненты нужно разместить так, чтобы обеспечить наиболее эффективную реализацию подсистем и задач, входящих в ФЧ АИС. А поскольку любая задача представляет собой последовательность действий (функций) но сбору, хранению и первичной обработке информации, то становится очевидной необходимость внесения в модель нового подмножества «Функции-операции (ФО)», добавление элементов которого к прежним «парам» и «тройкам» позволяет получить новое их осмысление.

Для того, чтобы глубже понять развитие модели постепенной формализации, проиллюстрируем изложенную идею на конкретном примере.

Предположим, что нужно принять решение о структуре ОЧ АИС отрасли (первой очереди ОАСУ), предприятия которой расположены в разных городах. При этом предварительно рассматривается 2 основных варианта:

  • 1) создание единого Главного информационно-вычислительного центра (ГИВЦ) отрасли и организации централизованного сбора от всех предприятий посредством установленных на них периферийных средств сбора информации (А1,А2,... ,Ак);
  • 2) наряду с ГИВЦ и периферийными средствами сбора на предприятиях, создать региональные ИВЦ (обозначенные на рис. 4.14 ИЦ1, ИЦ2, ... , ИЦп), которые будут расположены в городах.

Необходимо выбрать вариант и определить вычислительную мощность ГИВЦ и региональных ИВЦ (в случае выбора второго варианта), типы ЭВМ для ГИВЦ и ИВЦ, типы периферийных средств регистрации информации, объемы информационных массивов в ГИВЦ и ИВЦ, формы документов ФГ Ф2, ... , Фт сбора и передачи информации между пунктами, принятыми в соответствующем варианте. При этом следует иметь в виду, что в случае выбора первого варианта возникают проблемы диспетчеризации приема- передачи информации от достаточно многочисленных пунктов первичного сбора информации на предприятиях.

Аналогично может быть поставлена задача для объединения, предприятия которых расположены в разных юродах (как, например, в объединении АвтоВАЗ), или для предприятия, крупные производства которых расположены в разных корпусах.

Для ответа на требуемые вопросы и выбора структуры ОЧ АИС необходимо исследовать информационные потоки.

Иллюстрация формирования графо-семиотической модели

Рис. 4.14. Иллюстрация формирования графо-семиотической модели

Для простоты на рис. 4.13 и рис. 4.14 показаны только принципиально отличающиеся друг от друга функции - связи С, хранения М (от «memory» - «память») и обработки К (от «компьютер»). После их добавления получаются комбинации, которые ЛПР могут не только сравнивать, но и оценивать.

Например, комбинации типа С_Ф1_ТТ. С_Ф1_Т отличаются друг от друга скоростью передачи информации, которые в конкретных условиях можно измерить или вычислить.

Если бы задача не была сформулирована, то при содержательном осмыслении результатов предшествующих этапов нужно было бы уточнить формулировку задачи, что и помогло бы сделать дальнейший шаг в развитии модели.

Примечание. Отметим что применение на практике матричных представлений, упомянутых в предыдущем пункте, обратило внимание разработчиков на тот факт, что анализировать названные матрицы практически невозможно, если не задумываться над тем, для решения каких задач предназначены технические средства и документы. Тогда стали формировать матрицы «задачи - методы», «задачи - средства», т. е. вводить фактически новое множество - «Задачи» или «Функции (ФО)».

1.5. Разработка языка моделирования.

После того, как найдено недостающее подмножество, в принципе можно было бы продолжить дальнейшее формирование модели, пользуясь теоретико-множественными представлениями. Однако, когда осознана необходимость формирования последовательностей функций-операций, конкретизированных путем дополнения их видами обеспечения (КФ), то целесообразнее выбрать лингвистические представления, которые удобнее для разработки языка моделирования последовательностей КФ.

Тогда в терминах лингвистических представлений данный этап можно представить следующим образом:

  • - разработка тезауруса языка моделирования;
  • - разработка грамматики (или нескольких грамматик, что зависит от числа уровней модели и различии правил).

Структура тезауруса языка моделирования, приведенная на рис. 4.13, .ж’ и 4.14, б, включает три уровня:

уровень первичных терминов (или слов), которые представлены в виде списков, состоящих из элементов {ej} подмножеств ФО, ИО, ТО, ОргО;

уровень фраз {fj}, который в этом конкретном языке можно назвать уровнем КФ, гак как абстрактные функции С, М, К, объединяясь с элементами подмножеств ИО, ТО, ОргО, конкретизируются применительно к моделируемому процессу;

уровень предложений к}, отображающий варианты прохождения информации при решении той или иной задачи.

Грамматика языка включает правила двух видов:

G1 - Преобразования элементов {е,} первого уровня тезауруса в компоненты (fj) второго уровня, которые имеют характер правил тина «помещения рядом» (конкатенации, сцепления) Л/ на рис. 4.14;

G2 - преобразования компонентов {{} в предложения к} - правила типа «условного следования за» Яц на рис. 4.14; правила этого вида ис- ключают из рассмотрения недопустимые варианты следования информации: например, после функции С1 Ф2 А1-ИЦ1 ТТ (передача документа Ф2 из Ф1 в ИЦ1 с помощью ТТ) не может следовать функция MlФ2ГИВЦМН, так как в результате выполнения предшествующей функции документ Ф2 в ГИВЦ не поступил (здесь МН- машинный носитель).

Используя разработанный язык, процедуру формирования модели можно автоматизировать. При этом правила типа G1 и G2 относительно несложно реализуются с помощью языков логического программирования, и в частности языка Турбо-Пролог.

Э /и а п 2. Оценка модели и выбор наилучшего варианта пути прохождения информации.

После формирования вариантов следования информации необходимо их оценить. Для этого могут быть приняты также разные варианты - от содержательной оценки путей сбора и первичной обработки информации (нижний уровень рис. 4.13, ж) до поиска алгоритмов последовательного преобразования оценок компонентов предшествующих уровней модели в оценки компонентов последующих уровней, что осуществляется путем анализа сформированной фафо-семиотической модели. Варианты оценки модели иллюстрируются рисунком 4.15.

2.1. Выбор способа оценки графо-семиотической модели

В рассматриваемом примере можно проводить оценку тремя способами (рис. 4.15):

  • а) на уровне вариантов прохождения информации {/?*}, что иногда могут сделать компетентные специалисты путем коллективного обсуждения предложенных им вариантов (если число этих вариантов не очень велико - не более 7±2);
  • б) на уровне КФ {fj} с последующим преобразованием этих оценок IVffj} в оценки вариантов W"{pk}
  • в) на уровне элементов {ej с последующим преобразованием оценок Wje,} в оценки W'jfj}, а их - в оценки W"{pk}.

При втором способе можно выделить на модели «сферы компетентности», и поручить оценку КФ по сферам соответствующим специалистам; оценки КФ в большинстве случаев также получают экспертно, однако в некоторых случаях они могут быть измерены (например, время передачи информации с помощью ТТ и Г в приведенных выше функциях СФ1ТТ и С_Ф1_Т); этот способ подобен оценке сетевой модели, и при определении алгоритма преобразования оценок фи можно пользоваться опытом сетевого моделирования

(для большинства критериев оценки алгоритм преобразования - суммирование, а для критерия надежности передачи или хранения информации, оцениваемых с помощью вероятностей, алгоритм более сложный).

Способы оценки графо-семиотической модели

Рис. 4.15. Способы оценки графо-семиотической модели

При третьем способе алгоритмы преобразования ф: могут быть найдены путем анализа различных КФ с точки зрения влияния на их оценку по тому или иному критерию элементов соответствующего вида. Например, оценка КФ передачи информации «С...» по критерию времени t может быть получена на основе выяснения, что в структуре КФ «С...» влияет на оценку по I. Если используются технические средства связи, то, зная принципы передачи информации с их помощью, можно определить v rc и зависимости t = r,jJvTc, где Гф - объем передаваемой информации (например, измеряемых в числе знаков), т. е. оценка элементов, принадлежащих подмножеству ИО; v-rc - скорость передачи информации с помощью соответствующего технического средства, т. е. оценка элемента, принадлежащего подмножеству ТО. Таким образом, в данном примере на оценки КФ «С...» влияют элементы подмножеств И О и ТО, и следует предусмотреть оценку этих элементов в исходных списках элементов. Аналогично можно определить, какие из элементов влияют на оценки КФ по стоимости, надежности, срокам внедрения и другим учитываемым критериям оценки.

С учетом сказанного следует сделать вывод о том, что выбор способа оценки модели зависит от результатов этана 1, т. е. от вида графосемиотической модели, а алгоритмы преобразования оценок Ц); и (р« определяются на основе анализа этой модели.

2.2. Выбор критериев оценки модели.

Выбор критериев оценки зависит от выбранного способа оценки модели.

Например, при первых двух способах оценки (на уровне {pj и на уровне Ifj}), могут быть приняты такие оценки, как оперативность (время), достоверность (вероятность сбоя при передаче информации, ошибок при ее обработке и т. п.), трудоемкость, затраты на внедрение, эксплуатационные расходы, сроки внедрения и т. д., а при оценке модели на уровне элементов jej - оценки типа гф, vTC и т. п., на основе которых могут быть вычислены оценки КФ, или оценки трудоемкости, скорости заполнения форм или ввода информации и т. п.

2.3. Оценки модели.

Способ оценки модели на уровне вариантов jpk} - экспертный; на уровне {fj} для экспертного оценивания могут быть выделены сферы компетентности и привлечены соответствующие специалисты, знающие особенности конкретных технических средств и т. п.; и кроме того, наряду с экспертным оцениванием могут быть проведены эксперименты по гой или иной КФ.

Оценки элементов {ej, необходимые для вычисления оценок соответствующих КФ, могут быть в большинстве случаев получены из справочной литературы или измерены.

2.4. Выбор наилучшего варианта структуры ОЧ.

Основой структуры ОЧ являются выбранные варианты следования информации по задачам и подсистемам ФЧ.

Задачу определения наилучшего варианта можно поставить как многокритериальную. Но можно организовать процесс выбора вариантов путем постепенного офаничения области допустимых решений, вначале исключить все рк, которые не удовлетворяют граничным значениям учитываемых критериев, затем предложить рассмотреть оставшиеся варианты ЛПР, которые могут либо сразу выбрать из них наиболее предпочтительный, либо ввести весовые коэффициенты критериев, либо исследовать область допустимых решений ио-Парето.

Можно также добавить новые критерии качественного характера, не включенные в первоначально выбранный перечень критериев из-за невозможности их количественной оценки.

В заключение отметим, что после того, как для какого-то класса задач пройдены все этапы постепенной формализации задачи и найдены основы языка моделирования, можно применять не всю методику, а сразу начинать с подэтапа 1.5.

В то же время в случае, когда нужно поставить задачу для принципиально нового объекта или процесса, полезно при обосновании модели выполнять все подэтапы методики. Это может обосновать адекватность модели и принципы разработки языка автоматизации моделирования.

В рассматриваемом примере при разработке структуры ОЧ учитываются только задачи сбора, предварительной обработки информации и формирования первичных информационных массивов (что и включалось в основные функции АИС как первой очереди АСУ).

Если предполагается, что об АИС первоначально ничего неизвестно, кроме ее назначения, то модель формируется, как показано выше.

В качестве первого шага системного анализа предлагается принять «отграничение» системы от среды путем «перечисления» ее возможных элементов (рис. 4.13, б).

Затем (рис. 4.13, я и д) для анализа некоторого полученного множества выбраны теоретико-множественные представления, помогающие найти на сформированном пространстве состояний «меры близости» для объединения элементов в группы.

При этом вначале может быть использован эффект получения нового смысла у элементов, сформированных из «пар», «троек», «л-ок» элементов исходных подмножеств, на которые предварительно разделено общее множество элементов АИС).

Далее, когда возможности теоретико-множественных представлений в познании взаимодействия элементов в системе исчерпываются, следует возвратиться к системно-структурном представлениям, с помощью которых активизируется использование интуиции и опыта ЛПР, перечень множеств анализируется и при необходимости дополняется (рис. 4.13, г и е) принципиально важными подмножествами для дальнейшего моделирования (в частности, в рассматриваемой задаче на этом этапе перечень исходных подмножеств НО, ТО, ОргО дополнен подмножеством функций /-').

Для дальнейшей реализации идеи комбинирования элементов в поисках вариантов решения задачи (в рассматриваемом примере - путей прохождения информации при ее сборе и первичной обработке) могут быть выбраны более удобные и подсказывающие правила формирования вариантов лингвистические представления, являющиеся основой разработки языка моделирования путей прохождения информации.

В рассматриваемом примере использовано сочетание лингвистических, семиотических и графических представлений и разработан язык графосемиотического моделирования (который в первоначальных вариантах использования рассматриваемого подхода иногда носил и другие названия - структурнолингвистического, сигнатурного (знакового) моделирования.

Таким образом, с помощью языка моделирования разрабатывается многоуровневая модель (в нашем примере двухуровневая, если считать уровень исходных множеств нулевым (рис. 4.13, .ж).

Осмысление этой модели (на уровне МАИС) приводит к преобразованию структуры: первоначально структура ОЧ формировалась как структура-состав, в которой были представлены виды обеспечения и их детализация (рис. 4.13, г и е), и на той основе осознана необходимость анализа структуры-функционирования, г. е. вариантов структуры информационных потоков (рис. 4.13, з).

Многоуровневую модель, отображающую взаимосвязи между компонентами и целями системы, в обобщенном виде можно представить в виде аналитических зависимостей (4.3, а) и (4.3, б).

Для варианта оценок, приведенного на рис. 4.15, а:

Для варианта, приведенного на рис. 4.15, в:

Знаком |_J обозначено любое взаимодействие компонент «условное следование за», сложное взаимодействие или просто «помещение рядом»; W"(pj„) - функционал, связывающий критерии оценки выбираемого решения с компонентами pJn, которые зависят от компонентов предыдущего уровня pj в общем случае pJk зависят от компонентов Pjk-i Е, Р/,..., Рк,..., P„-i, ..., Р„- множества смысловыражающих элементов (тезаурус) задачи; Ще,), IV1 (рц), W^ip/k), W"(Pjn) ~ критериальные отображения элементов (компонентов) структурных уровней тезауруса

языка моделирования; 1, (р , <р" - алгоритмы преобразования крите- риа)]ытых отображений одного структурного уровня в другой.

В результате получается система алгоритмов, обеспечивающая возможность автоматизации, и соответственно повторяемость процесса формирования и анализа модели при изменении наборов первичных элементов и их оценок. Эта система алгоритмов как бы обеспечивает взаимосвязь между компонентами и целями системы (или при моделировании потоков информации по отдельным задачам АИС - между компонентами и этой задачей), т.е. получается в результате формальная, аналитическая модель, только представленная не в виде привычных для такого рода моделей формул или уравнений, а в виде алгоритмов и их программной реализации в памяти ЭВМ.

Однако получить такой сложный алгоритм взаимодействия элементов в системе, позволяющий отобразить конкретную ситуацию и выбрать лучшее решение, практически невозможно без организации направленной постепенной формализации задачи.

На практике после определения видов обеспечения процесс формирования модели для решения данной задачи, приведенный на рис. 4.13, был несколько упрощен.

Так, при решении задачи формирования структуры ОЧ АИЧ первый этап может быть определен тем, что ОЧ АИС разделена на виды обеспечения, т.е. сформирована структура-состав ОЧ (рис. 4.16, а).

Затем для уточнения состава видов обеспечения применены теоретикомножественные представления (рис. 4.16, б), помогающие вначале расширить состав видов обеспечения, найти способы объединения элементов из разных подмножеств (рис. 4.16, в).

В практике разработки АСУ этому этапу соответствовал поиск взаимосвязей между компонентами ОЧ с помощью формирования и экспертной оценки матриц типа «ТО-ОрЮ» или «ИО-ТО». На основе оценки элементов матриц «ТО-ОргО» размещались технические средства в подразделениях предприятия. В матрицах «ИО-ТО» оценивалось, с помощью каких технических средств следует обрабатывать соответствующие документы, что первоначально при ограниченных мощностях ЭВМ иногда было оправдано.

Однако на основе анализа матриц, отображающих некоторые взаимосвязи между компонентами ОЧ, решить задачу формирования структуры 04 не удается. Анализ матриц, взаимоувязка полученных с их помощью взаимосвязей между элементами - весьма трудоемкая работа, задерживающая разработку АИС. Поэтому согласно рассматриваемому подходу, целесообразно возвратиться к системно-структурным представлениям, с помощью которых активизируется использование интуиции и опыта ЛИР, перечень множеств анализируется и при необходимости дополняется принципиально важными подмножествами для дальнейшего моделирования.

Л16. Постепенная формализация модели обоснования структуры 04 АИС

Рис. 4Л16. Постепенная формализация модели обоснования структуры 04 АИС

В частности, в рассматриваемой задаче перечень исходных подмножеств (ПО, ТО, ОрЮ соответственно) дополнен подмножеством задач, входящих в структуру Ф4 АСУ, и функций Ф (рис. 4.16, г), которые выполняются при решении задач сбора и первичной обработке информации, входящими в структуру Ф4 АСУ 1-й очереди.

Для дальнейшей реализации идеи комбинирования элементов в поисках вариантов решения задачи (т.е. путей прохождения информации при ее сборе и первичной обработке) могут быть выбраны более удобные и подсказывающие правила формирования вариантов лингвистические представления, являющиеся основой разработки языка моделирования путей прохождения информации.

С помощью языка моделирования можно получить многоуровневую модель (рис. 4.16, г)), позволяющую формировать варианты информационных потоков. После формирования вариантов следования информации выбраны критерии и способы оценки графо-семиотической модели (рис. 4.16„е). Приняты разные варианты - от экспертной оценки вариантов сбора и первичной обработки информации (нижний уровень рис. 4.16, <3) до поиска алгоритмов последовательного преобразования оценок компонентов предшествующих уровней модели в оценки компонентов последующих уровней.

Структура полученной методики формирования и анализа информационных потоков приведена на рис. 4.17.

Методика обоснования структуры ОЧ АИС

Рис. 4.17. Методика обоснования структуры ОЧ АИС

Этапы 1-7 выполняются по каждой из задач ФЧ АСУ, а затем проводится содержательная интерпретация, обобщение результатов моделирования задач ФЧ АСУ и определение на этой основе состава необходимых и достаточных компонентов структуры ОЧ.

Последовательность этапов может быть иная, чем на рис. 4.16 и 4.17. Например, вначале можно применить целевой подход, и проводить активное обследование, отбор элементов модели с помощью предварительно сформированной структуры функций, на основе которой провести опрос сотрудников исследуемого или аналогичных объектов, получить необходимые сведения в документах и т. д. Или можно обратиться к оценкам раньше, чем это сделано на рис. 4.16, — оценить значимость подцелей и функций, что помогло бы ускорить выбор лучшего варианта и т.д. При выполнении этана 5 полезно обращаться к этапу 3, а при выполнении этапа 7 - к этапу 5, что показано на рис. 4.17.

Приведенный пример демонстрирует, что постепенная формализация становится своего рода «механизмом» развития системы, «выращивания» модели принятия решения. По мере развития модели происходит смена м его до в из фунп МАИС и МФПС. В результате можно получить разные варианты формализованной модели. В процессе моделирования следует учитывать рекомендации, приведенные на рис. 4.13, 4.14 и 4.15, типа «используй то, что знаешь», «не увлекайся перечислением», «не забывай возвращаться к системным представлениям», «помни о цели», «не бойся менять методы» и т. п.

При «выращивании» модели можно накапливать информацию об объекте, фиксируя все новые компоненты, связи, правила взаимодействия компонент, и, используя их, получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно создавая все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта. При этом информация может поступать от различных специалистов и накапливаться во времени по мере ее возникновения в процессе развития объекта и наших представлений о нем.

При постановке задачи для принципиально нового объекта или процесса постепенная формализация позволяет обосновать принципы разработки языка автоматизации моделирования и обобщенную формальную модель с пошаговым доказательством ее адекватности на каждом витке моделирования.

Рассмотренный пример иллюстрирует основную суть подхода - применение идеи постепенной формализации для формирования нового алгоритма, получения новой методики системного анализа в тех случаях, когда имеет место большая начальная неопределенность задачи и отсутствуют аналоги для ее решения.

На практике такого рода подходы и методики применялись достаточно редко. Обычно структура АСУ развивалась на основе аналогий и возникающих текущих потребностей. В то же время по мере усложнения автоматизированных систем предприятий и организаций усложняется и управление ходом их развития, и идея приведенного подхода может оказаться полезной.

На практике может быть применена упрощенная методика разработки и развития АИС и АСУ организации, идея которой приводятся разделе 4.5.

  • [1] Волкова В. Н. К методике проектирования автоматизированных информационных систем / В.Н. Волкова //Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 11.- М: Машиностроение, 1975. - С. 289з-300.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >