Cтраница 3
Полученные на этапах анализа параметры типовости ( общности) интегрированного графа технологии позволяют последовательно оценить возможность и целесообразность проведения работ по типизации проектных решений в области информационного, программного обеспечения и СОД в целом. Такая оценка осуществляется путем последовательной кластеризации задач, представленных в интегрированном графе, по критериям близости ( подобия) информационных, процедурных и технологических характеристик задач обработки данных. В результате выполнения процедур кластеризации формируются подмножества подграфов интегрированного графа, обладающие различными уровнями типовости, и набор характеристик, являющихся исходными для синтеза типовой модульной СОД. Рассмотрим указанные процедуры кластеризации множества задач обработки данных одного класса по степеням информационной, процедурной и технологической общности более детально. [31]
Предлагаемый в данной книге подход к формализации и автоматизации этапов анализа требований множества задач обработки данных и синтеза типовых модульных СОД базируется на разработанных формализованных процедурах описания и анализа множества информационных элементов и алгоритмов решения задач СОД. В результате последовательного сравнения рассматриваемых алгоритмов в них выделяются общие и специфические части и элементы и строится интегрированный граф технологии, являющийся основой синтеза типовых программных и информационных модулей, обеспечивающих решение заданного множества задач. [32]
Рассмотрены модели и методы анализа технологий решения заданного множества задач обработки одного класса. Методы обеспечивают выделение общих ( типовых) частей заданного множества задач, его подмножеств, специфических частей каждой задачи и построение интегрированного графа технологии, включающего типовые и специфические части. [33]
Особенности функционирования СОД РВ требуют дополнения существующих методов анализа СОД средствами учета временных характеристик потоков заявок и отдельных задач обработки данных, определения общих и специфических частей решаемых в системе задач. При анализе СОД РВ необходимо определение входных потоков заявок пользователей и изучение законов их распределения, определение временных ограничений при обслуживании заявок в СОД РВ, анализ технологий обработки данных при решении задач, составление интегрированного графа обработки данных и определение его характеристик, характеристик заявок и задач, необходимых для синтеза оптимальных модульных СОД РВ. [34]
Полученные на этапах анализа параметры типовости ( общности) интегрированного графа технологии позволяют последовательно оценить возможность и целесообразность проведения работ по типизации проектных решений в области информационного, программного обеспечения и СОД в целом. Такая оценка осуществляется путем последовательной кластеризации задач, представленных в интегрированном графе, по критериям близости ( подобия) информационных, процедурных и технологических характеристик задач обработки данных. В результате выполнения процедур кластеризации формируются подмножества подграфов интегрированного графа, обладающие различными уровнями типовости, и набор характеристик, являющихся исходными для синтеза типовой модульной СОД. Рассмотрим указанные процедуры кластеризации множества задач обработки данных одного класса по степеням информационной, процедурной и технологической общности более детально. [35]
В данной главе рассматриваются методы и алгоритмы решения задач синтеза типовых программных модулей и информационных массивов систем обработки данных. Задачи синтеза, сформулированные в предыдущих главах, являются нелинейными целочисленными задачами математического программирования, относящимися к классу NP-сложных. Особенностью поставленных задач являются необходимость получения оптимального решения для множества требований разработчика и различных пользователей, что предполагает в общем случае использование в постановках нескольких различных по своим свойствам целевых функций. Анализ комбинаторных особенностей сформулированных задач позволил разработать эффективные точные алгоритмы их решения, основанные на интерпретации Т - задачи, а также обусловил практическую целесообразность использования при поиске оптимального решения схемы ветвей и границ. При большей размерности интегрированного графа технологий, в случаях, когда точность исходных данных невелика, а также при существенно ограниченных вычислительных ресурсов целесообразно использовать разработанные эвристические методы синтеза типовых модульных СОД. [36]