Содержание к диссертации
Введение
1. Пути повышения эффективности автоматизированного проектирования корпоративных систем 13
1.1 Анализ современных подходов к построению математического обеспечения САПР корпоративных ИС 13
1.2 Роль методов оптимизации в повышении эффективности проектных решений на ранних этапах автоматизации проектирования. 26
1.3 Цель и задачи исследования 33
2. Автоматизация выбора компонентов программно технического комплеісса корпоративных ИС на основе трансфера типовых решений 34
2.1 Многоальтернативная оптимизационная модель выбора компонентов 35
2.2 Алгоритмическая процедура формирования множества перспективных проектных решений 40
2.3 Агрегация перспективных проектных решений и построение интегрированной процедуры 43
Выводы второй главы 50
3. Оптимизация структурного синтеза распределенной базы данных корпоративной ИС 51
3.1 Многоальтернативная оптимизация с использованием имитационной модели ИС на основе иерархии транзакций 51
3.2 Многоальтернативная оптимизационная модель корпоративных ИС с использованием сетей Петри 60
3.3 Алгоритмизация выбора перспективных вариантов на основе многоальтернативной оптимизационной модели 66
3.4 Многокритериальный выбор рационального варианта на основе нечетко заданных требований 68
Выводы третьей главы 76
4. Оценка эффективности оптимизационных процедур при авто матизированном проектировании корпоративной ИС территориального фонда обязательного медицинского страхования (ТФОМС) 77
4.1 Построение интегрированной среды автоматизированного проектирования 77
4.2 Анализ эффективности оптимального проектирования корпоративной ИС ТФОМС 82
Выводы четвертой главы 95
Заключение 97
Литература
- Анализ современных подходов к построению математического обеспечения САПР корпоративных ИС
- Алгоритмическая процедура формирования множества перспективных проектных решений
- Многоальтернативная оптимизация с использованием имитационной модели ИС на основе иерархии транзакций
- Построение интегрированной среды автоматизированного проектирования
Введение к работе
Актуальность темы.
Широкое распространение информационных технологий привело к формированию отдельного класса объектов проектирования -корпоративных информационных систем (ИС). В настоящее время созданы научно-технические условия, позволяющие ставить и решать задачи разработки ИС средствами САПР. Однако математическое обеспечение этих систем автоматизации построено таким образом, что основные процедуры ориентированы на автоматический анализ по заданным требованиям. Результаты анализа средствами САПР в форме CASE - технологий предъявляются проектировщику, и ему дается возможность коррекции сформированного на предыдущем этапе варианта ИС. Далее весь цикл повторяется.
В то же время существует компонент САПР корпоративных ИС, который развит в недостаточной мере. Это подсистема принятия проектных решений на основе методов оптимизации. Именно корректностью и эффективностью процедур принятия решений во многом обеспечивается успех автоматизации проектирования, особенно на ранних этапах, связанных с выбором компонентов программно-технического комплекса и структуры распределенной базы данных ИС. Отсутствие этих процедур в рамках CASE- технологий приводит к многочисленным повторным циклам поиска рационального варианта, чтс определяет существенные затраты на проектные работы по созданию корпоративных информационных систем.
Таким образом, актуальность темы диссертации определяется необходимостью создания математического обеспечения для повышения уровня автоматизации и интеллектуальной поддержки процесса принятия оптимальных проектных решений на ранних стадиях проектирования, которое интегрируется в среду CASE- технологий и обеспечивает
5 повышение эффективности выбора варианта корпоративной ИС, в наибольшей степени соответствующего заданным требованиям.
Работа выполнена в рамках основного научного направления Воронежского государственного технического университета «САПР и системы автоматизации производства».
Цель и задачи исследования.
Целью диссертации является разработка комплекса моделей, алгоритмов и программных средств оптимизации интеллектуальной поддержки проектировщика при реализации ранних этапов САПР корпоративных информационных систем.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать подходы к построению математического обеспечения САПР корпоративных ИС и определить пути повышения их эффективности на ранних этапах проектирования в комбинации с использованием CASE- технологий; сформировать многоальтернативную оптимизационную модель и алгоритмическую процедуру автоматизированного выбора компонентов программно-технического комплекса ИС на основе трансфера типовых решений; разработать имитационную модель корпоративной ИС и на ее основе алгоритмическую схему оптимизации структурного синтеза распределенной базы данных; оценить эффективность использования разработанных моделей и оптимизационных процедур при автоматизированном проектировании ИС территориального фонда медицинского страхования.
Методы исследования.
При выполнении работы использованы основные положения системного анализа, теории систем автоматизированного проектирования, методы имитационного моделирования, моделирования сетей Петри, теории вероятностей, математической статистики, оптимизации, исследования операций и принятия решений.
Научная новизна.
В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной; оптимизационная модель и алгоритм автоматизированного выбора программно-технического комплекса корпоративной информационной системы, отличающиеся математическими приемами формализованного представления процесса трансфера типовых решений с объединением в рандомизированной среде генерации и агрегации перспективных проектных решений; процедура структурного синтеза распределенной базы ИС, позволяющая реализовать поисковые процедуры и многокритериальный выбор при нечетко заданных требованиях на базе имитационной модели, построенной на основе иерархии транзакций; многоальтернативная оптимизационная модель автоматизированного выбора числа параллельных обработок и назначения приоритетов при автоматизированном проектировании распределенной БД, отличающаяся способом интеграции альтернативных переменных в описании последовательности дискретных событий в виде модифицированной сети Петри и в совокупность правил имитации функционирования сети; структурная схема интегрированной среды моделирования и рационального выбора проектных решений, ориентированная на ранние этапы автоматизированного проектирования корпоративных ИС и обеспечивающая снижение затрат на проектирование, повышение уровня технико-экономических показателей в условиях активного трансфера типовых решений.
Практическая значимость и результаты внедрения.
Практическая значимость заключается в следующем: разработаны структурные схемы алгоритмов, объединенные в интегрированную среду
7 моделирования и рационального выбора и обеспечивающие повышение эффективности принятия решений на ранних этапах проектирования корпоративных информационных систем сформирована совокупность диаграмм вариантов; классов, деятельности, компонентов, развертывания, определяющая конфигурацию транзакций при моделировании ИС в среде UML; созданы программно-методические средства принятия рациональных проектных решений на основе имитационного моделирования, поддерживающие в САПР корпоративных ИС этапы автоматизированного выбора компонентов программно-технического комплекса и структурного синтеза распределенной базы данных.
Результаты работы внедрены при реализации ранних этапов проектирования корпоративной информационной системы территориального фонда обязательного медицинского страхования Воронежской области, что позволило улучшить временные характеристики системы в пределах 10%. Они используются при выполнении курсового и дипломного проектирования по специальности «Информационные системы и технологии» в Воронежском государственном техническом университете.
Апробация работы.
Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной конференции и российской научной школе молодых ученых и специалистов «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных, электронных и лазерных систем» (Воронеж,2001); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы (Воронеж, 2003, 2004); ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета (2001-2004); заседаниях тематического семинара кафедры САПР и информационных систем (2001-2004).
8 Публикации.
По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения на 102 страницах, списка, литературы (92 наименования), приложения, содержит 46 рисунков, 4 таблицы.
Первая глава посвящена исследованию путей повышения эффективности автоматизированного проектирования корпоративных ИС. Показано, что эффективность проектов ИС обеспечивается на современном этапе применением средств САПР. Рассмотрены тенденции в развитии компонентов математического обеспечения САПР ИС: создание системной среды для управления процессом проектирования; усиление интеллектуальной поддержки пользователя в режиме виртуального проектирования за счет введения критерия реализуемости технического задания, смещения выбора решения на ранние этапы проектирования, применения специальных методов моделирования и оптимизации; организация поддержки процедур выработки решений на основе преобразований и обработки знаний и нечетких данных.
Проанализированы три типа моделирования для САПР ИС: информационное функциональное и событийное. Показано, что поддерживающие эти типы моделирования программные и лингвистические средства удается интегрировать в среду CASE-технологий в рамках структурной схемы процесса создания ИС. Недостатком рассмотренных подходов к проектированию корпоративных ИС является то, что их теоретическая база не позволяет провести комплексный анализ технических характеристик, выявить «узкие» места проекта, сравнить параметры различных вариантов, выбрать лучший вариант по набору показателей. С целью преодоления перечисленных проблем предложено объединить возможности CASE-технологий,
9 унифицированного языка моделирования UML и методов оптимального проектирования.
Оценена роль методов оптимизации в повышении эффективности проектных решений на ранних этапах автоматизированного проектирования ИС. Обобщены требования к математическому обеспечению оптимального проектирования: автоматизация процедур генерации проектных вариантов; обработка автоматически генерируемых вариантов с минимальной вероятностью потери перспективного варианта; возможность интеграции процедур анализа на основе CASE-технологий и модельных описаний ИС в переборную среду вариантов проектных решений; эффективное совмещение оптимизационных процедур и процедур экспертного оценивания.
Исходя из перечисленных требований, определены цель и задачи исследования.
Во второй главе рассмотрено построение математического обеспечения подсистемы автоматизированного выбора компонентов программно-технического комплекса корпоративных ИС на основе трансфера типовых решений. Показано, что организация этой подсистемы связана с необходимостью выбора на множестве типовых решений, реализованных и показавших эффективность в других ИС аналогичного назначения. Адекватной этой задаче является процесс активного трансфера типовых решений.
С целью разработки и обоснования математических приемов декомпозиции обобщенной задачи активного трансфера множества технических и программных средств и отношения на них представлены в виде нумерованных множеств, а сама исходная задача оптимального структурного синтеза сведена к проблеме нахождения главной вычислимой нумерации множества морфизмов.
Указанная математическая интерпретация позволила ввести альтернативные переменные и сформировать многоальтернативную оптимизационную модель выбора компонента программно-технического комплекса ИС.
Для построения алгоритма решения задачи оптимизации рассмотрен подход, основанный на замене альтернативных переменных на случайные булевые переменные и организации направленного поиска в управляемой случайной средств форме вариационного моделирования.
Предложена структурная схема интегрированной среды автоматизированного проектирования, обеспечивающая объединение процедур вариационного моделирования, агрегации перспективных вариантов, с использованием генетических алгоритмов и рационального выбора на основе лингвистических экспертных оценок.
В третьей главе приведены исследования но оптимизации структурного синтеза распределенной базы данных (БД) корпоративных информационных ИС, который состоит в распределении файлов БД по однородным ЭВМ таким образом, чтобы минимизировать время обработки запросов при выполнении ресурсных ограничений. Особенностью многоальтернативной оптимизационной модели, соответствующей рассматриваемой задаче является включение двух индексных альтернативных переменных.
При этом значение времени обработки запросов при фиксированных значениях этих альтернативных переменных определяется с использованием имитационной модели.
Для формирования имитационной модели функционирования распределенной БД корпоративной ИС устарювлены связи между транзакционной, логической, процессной и физической структурами и способы их описания на языке UML. Представление на UML вложенных транзакций и иерархии транзакций позволяет определить параметры, необходимые для решения задачи структурного синтеза на базе разработанной многоальтернативной оптимизационной модели.
Другая задача структурного синтеза распределенной БД корпоративных ИС выбор рационального числа параллельных обработок и назначения приоритетов на выполнение определенных условий обработки. Показано, что в этом случае функционирование ИС характеризуется последовательностью дискретных событий и адекватным математическим аппаратом является аппарат сетей Петри. Для введения альтернативных переменных и использования многоальтернативной оптимизации моделирование осуществляется на основе модификационной сети Петри, которая является «цветной» и «раскрашенной», а альтернативные переменные характеризуют выбор количества маркеров в данный момент времени в определенной позиции и условия перехода.
Для учета особенной модели многоальтернативной оптимизации, адекватных задачам структурного синтеза, предложен модифицированный алгоритм выбора перспективных вариантов с дополнительным включением процедур учета ограничений и многокритериальности. При многокритериальном выборе рационального варианта проектного решения реализовано совмещение оценивание нечетко заданных требований и рапромизированного поиска компромисса.
Четвертая глава посвящена оценке эффективности оптимизационных процедур при автоматизированном проектировании корпоративной ИС территориального фонда обязательного медицинского страхования. Показано, что для практического использования программно- методического комплекса на базе моделей и алгоритмов многоальтернативной оптимизации необходимо сформировать интегрированную среду, позволяющую объединить существующие подсистемы предметно-ориентированной САПР и разработанные подсистемы. С этой целью определены состав алгоритмических модулей и структурная схема их комплексирования в интегрированную среду. Предложены признаки, по которым компонуются модификации этих
12 модулей в рамках общей структуры для решения задач автоматизированного выбора компонентов программно-технического комплекса и автоматизации структурного синтеза распределенной базы данных корпоративной информационной системы.
Приведены результаты применения разработанных подсистем совместно с CASE-техиологиями при проектировании информационной системы территориального фонда обязательного медицинского страхования. Для оценки эффективности функционирования спроектированной ИС с использованием средства визуального моделирования SIMULINK построена имитационная модель. Режим имитационного моделирования позволил подтвердить эффективность оптимизированной распределенной БД ИС по показателю среднее время обработки запросов прямого и обратного потоков в пределах его 10% снижения.
В заключении приведены основные результаты работы.
Анализ современных подходов к построению математического обеспечения САПР корпоративных ИС
Интенсивное развитие методов и средств программной инженерии вызывает повышенный интерес ко всем аспектам, связанным с разработкой сложных программных приложений. Для многих компаний корпоративное программное обеспечение и базы данных (БД) представляют стратегическую ценность. Существует высокая заинтересованность в разработке и верификации методов и подходов, позволяющих автоматизировать создание сложных программных и ИС. Известно, что систематическое использование таких методов позволяет значительно улучшить качество, сократить стоимость и время поставки ИС. В то же время рост сложности и повышение уровня требований к современным программно-информационным системам, применение более сложных архитектурных решений приводит к увеличению объемов программного кода, появлению огромного количества ошибок. В результате этого проекты сложных корпоративных ИС обычно остаются незавершенными. Поэтому проектирование сложной ИС невозможно без модельно-базированного подхода, без применения методов и средств визуального моделирования и САПР.
Математическое обеспечение современных САПР поддерживает компьютерную реализацию трех основных циклов процесса проектирования: синтез, анализ, принятие решений [19]. Недостаточный уровень интеллектуализации САПР приводит к тому, что степень автоматизации процедур выбора, являющихся базовыми при принятии решений, остается низкой [40,56]. Однако реальная эффективность человеко-машинного выбора достигается за счет развитых системных инструментальных средств подсистем анализа и моделирования [58].
Рассмотрим те тенденции развития компонентов математического обеспечения САПР, которые косвенно влияют на эффективность выбора в процессе проектирования, хотя и не опираются непосредственно на алгоритмы оптимизации процесса принятия решений.
Основой наиболее современных открытых САПР, сопутствующей рационализации процесса принятия проектных решений, является системная среда framework, предоставляющая разработчикам САПР, проектировщикам и администраторам инструментальные средства создания САПР и управления процессом проектирования [78].
Современное представление об архитектуре framework, предложенное CFI [78], показано на рис. 1.1. Сервисное программное обеспечение framework подразделяется на компоненты. Каждый компонент имеет программный интерфейс (набор функций), который определяет возможности, предоставляемые компонентом.
Важнейший компонент framework - ядро - представляет базовые средства, необходимые для работы других компонентов. Программные модули и компоненты framework обмениваются сообщениями, регламентированными CFI, через ядро.
Компонент проектной информации включает в себя информационную модель предметной области САПР и программный интерфейс.
Средства управления данными предназначены для взаимодействия модулей и непосредственно пользователей данными. При этом имеются возможности управления версиями, конфигурациями, доступом и взаимосвязями. Компонент управления данными обеспечивает также поддержку для концепции рабочего пространства пользователя.
Управление методологией предоставляет: технологию инкапсуляции и сборки, которая позволяет трактовать программный модуль или задачу как часть другого модуля и задачи; средства управления проектными задачами, позволяющие создавать потоки прикладных программ и определять порядок выполнения программ в зависимости от разных условий.
Инструментарий интерфейса пользователя предназначен для создания пользовательского интерфейса с системной средой и с прикладными программными модулями.
Представление проекта является одной из узловых проблем создания системной среды САПР. Общепризнанный подход к ее решению базируется на использовании информационной модели (IM) и программного интерфейса (PI). Стандартами представленяя проектных данных являются информационная модель и программный интерфейс, предложенные CFI.
Алгоритмическая процедура формирования множества перспективных проектных решений
Тогда множество перспективных вариантов x,J = l,L представим популяцией П = (xl,...txi,...ixL), в которой любые две особи xnxt, объединенные в одну родительскую пару, могут размножаться на основе актов сигнамии и мейоза. Алгоритм агрегации определяется, во-первых, способом подбора пары родителей х,, х, є П, несущих соответственно отцовскую и материнскую гаметы (системой скрещивания), а во-вторых, схемой размножения [4]. Для реализации указанных схем вычисляют интегральные оценки вариантов Ft,l = \,L которые интерпретируются как степени приспособленности /и(х,) для каждой особи х,, обладающей генотипом E(xt).
Рассмотрим системы скрещивания, определяющие подбор особей в родительскую пару при решении задачи агрегации [44]. Для реализации системы скрещивания, связанной с панмиксией генотипов, все особи (x},...,x,,...,xL) разделяются на локальные популяции ПВФ&, g = 1,G (g L), в каждой из которых Хемминговы расстояния между парой генотипов равны нулю, В качестве родительской пары (х,,х,)єЯ выбираются любые две особи х, є tfj,, и х, є Ді 2 (#ffl # Д,), где сами локальные популяции выбираются случайным образом согласно распределению вероятностей. где Lg - численность локальной популяции Пg.
Другие системы скрещивания определяются Хемминговым расстоянием между генотипами Е(х1) иЕ(х() двух особей хпхгеП. Если оно не превышает заданного положительного числа du [4] ф(х,),іфОНіф 40 Нс (2.15) где Е(Х()=(І0(І)}...,1а(т),...,10(м)),10(т) - аллельного ш-го локуса /-ой особи, /0(m) = zM;, то особи считаются близкими родственниками, а подбор родительской пары из особей, отвечающих условию [2.15] приводит к системе скрещивания, называемой инбридингом. Прямо противоположной к данной системе скрещивания является аутбридинг, когда подбор родительской пары проводится исходя из условия d[E(x,),E(xt)])d0.
С использованием количественной оценки степени приспособленности ju(xt)=F сформируем системы ассортативного скрещивания. В случае положительного ассортативного скрещивания при образовании родительской пары отбирают те особи, которые имеют близкие и высокие значения степеней приспособленности. Особи выбирающему по следующему распределению вероятностей /. Pt =fi(x, )/// (xt),t = l, L. (2.16) f=i при отрицательном ассортативном скрещивании одна из особей выбирается случайным образом по распределению (2.16), а вторая по распределению вероятностей
Частным случаем положительного ассортативного скрещивания является селективное скрещивание, при котором из популяции П исключаются те особи, которые имеют степень приспособленности fi{x{) меньше , чем средняя степень приспособленности по популяции 1ср
Далее используется случайный выбор по распределению вероятностей (2.16). Основой схем размножения особей, т.е, построения новых агрегированных вариантов, является рекомбинация генов [4]. Рекомбинация ведет к появлению новых сочетаний родительских генов, так как аллель любого гена родительской гомологичной хромосомы согласие первому закону Менделя целиком передается потомку по наследству. При этом гомологичные хромосомы родителей сравниваются по содержанию гена- Если аллели в m-том \т = 1, м) локусе одинаковы и материнской хромосом [/0ОТ {т)=1ам (т)=10(т)\ то сохраняется в m-том гене потомка. В противном случае [/Оог{т)ф} {т)\ъ га-тый локус гаметы потомка заносится с вероятностью 1/2 либо аллель 101 (т), либо аллель 1(,м(т). Это операция случайного расхождения родительских генов по гаметам потомков сформировать новые агрегированные варианты.
Возможен взаимный обмен участками гомологических хромосом (кроссинговер). При простом кроссинговере гомологические хромосомы зиготы, прежде разойтись по дочерним гаметам потомков, разрываются в случай точке а на два участка М им"1, содержащие гены от 1 доаг, и №2М М2 , .содержащие гены от (а + \) до М, а затем обеспечиваются соответствующими участками сцепленных генов или восстанавливаются в исходном виде.
Если степень приспособленности нового варианта (X /j ix,) то этот вариант включается в множество перспективных вариантов, а вариант с //" "(х,) исключается из этого множества. Далее переходят к этому подбору особей в родительскую пару. Процесс завершается после перебора всех возможных родительских пар.
Для сокращения множества перспективных вариантов ОП формируется репродукционная группа на основе селекционных схем. Здесь распространены две базовые схемы [4]. В первом случае все особи упорядочиваются в порядке убывания значений их степеней приспособленности. Задается численность репродукционной группы L. В репродукционную группу R включаются из упорядоченных особей.
Многоальтернативная оптимизация с использованием имитационной модели ИС на основе иерархии транзакций
Разработанные в предыдущих разделах имитационные и оптимизационные модели, алгоритмические процедуры принятия решения позволяют перейти к их использованию при автоматизированном проектировании корпоративных ИС. Однако этот переход требует формирования интегральной среды, которая и служит базой для построения программно-методического комплекса САПР ИС на ранних этапах проектирования, основанного с одной стороны на комплексировании алгоритмических модулей, а с другой - ориентации этих комплексов на две задачи: автоматизации выбора компонентов программно-технического комплекса ИС и автоматизации структурного синтеза распределенной БД.
Анализ эффективности разработанных оптимизационных процедур САПР наглядно реализуется для корпоративной ИС ТФОМС. При этом оценка оптимизированной структуры информационной системы осуществляется в режиме имитационного моделирования.
Как показано в предыдущих разделах на ранних этапах САПР корпоративных информационных систем (ИС) решаются две основные задачи структурного синтеза: Al - автоматизация выбора компонентов программно-технического комплекса [45]; А2 - автоматизация структурного синтеза распределенной базы данных [50].
Для них разработаны алгоритмические модули вариационного моделирования и рационального выбора на основе агрегации и экспертного оценивания. Комплексирование их в интегрированную среду, совмещенную с предметно-ориентированной САПР, требует учета следующих характеристик: степени соответствия предметно-ориентированного процесса автоматизированного проектирования признакам процесса принятия проектных решений; базовой структуры и типа моделей ИС, используемых на ранних этапах проектирования в подсистеме анализа предметно-ориентированной САПР; возможности совмещения ретроспективной экспертной информации, заложенной в базе знаний, и текущей, поступающей от проектировщика в диалоговом режиме; степени обученности пользователя методам и средствам интегрированной среды.
Прежде чем обосновать структуру интегрированной среды для локальных задач «А1 и А2» введем следующие обозначения алгоритмических модулей: генерирование допустимого решения задачи; 2 - настройка законов распределения альтернативных переменных; Э3 - формирование расчетных прогностических оценок (Врасч); 03, - в случае одноиндексной альтернативной переменной; @32 - в случае двухиндексной альтернативной переменной; 33 - с использованием аналитической модели; 34- с использованием имитационной модели; 35 - с использованием модели сети Петри; @4 - определение порядка проведения дизъюнктивных опытов; А1- в случае одноиндексной альтернативной переменной; 42 - в случае двухиндексной альтернативной переменной; 5 - формирование экспертных прогностических оценок (Вэксп); 6- формирование эквивалентной оптимизационной задачи; й,- в случае задачи с ограничениями; 62- в случае многокритериальной задачи; 7 - переход к процедуре агрегации; @s - агрегация множества перспективных вариантов; ,- рациональный выбор окончательного варианта проектного решения.
Объединение перечисленных модулей в интегрированную среду осуществляется в соответствии со структурной схемой, приведенной на рис.4 Л.
Модули @),б обеспечивают формирование множества перспективных вариантов. Если число перспективных вариантов соответствует возможностям рационального выбора с привлечением экспертной информации (число вариантов до 7 [40]), то следует переходить к процедуре а,в противном случае вводится процедура агрегации множества перспективных вариантов.
Функцию перехода выполняет модуль 7: [\,е ели число перспективных вариантов 1; 07 = [0,в противном случае. С позиций оценки числа перспективных вариантов менее удовлетворяющей условию 7 является первая задача автоматизированного выбора компонентов программно-технического Ї комплекса, т.к. соответствующая ей многоальтернативная оптимизационная модель включает ряд дополнительных условий. Поэтому для нее включается процедура агрегации. Многоальтернативная оптимизационная модель задачи А2 включает двухиндексные альтернативные переменные, число перспективных вариантов меньше, и потребуется введение процедуры агрегации не требуется.
Построение интегрированной среды автоматизированного проектирования
С использованием рассмотренной выше интегрированной среды автоматизированного проектирования создана ИС ТФОМС Воронежской области.
Оптимизированная архитектура ИС содержит и физическую структуру ИС. Она определяет отображение элементов ИС на аппаратное обеспечение, описывает среду эксплуатации программного средства [дії, дії] и показывает, как с учетом системного программного обеспечения (в том числе СУБД и средств промежуточного программного обеспечения) осуществляется развертывание компонентов ИС, реализующих логику вычислений, по элементам физической структуры.
Сейчас существуют технологии, способные обеспечить работу корпоративной сети в реальном времени, например, технология асинхронного режима передачи ATM. Но технология ATM имеет ряд существенных недостатков, не позволяющих ей найти широкого применения в России. К таким недостаткам прежде всего относится высокая стоимость и отсутствие общепринятого стандарта на используемое оборудование и т.д. В силу этих причин основной технологией, применяемой в корпоративных сетях масштаба предприятия является TCP/IP.
Время прохождения сигнала по сети напрямую зависит от пути, который определяют протоколы маршрутизации. В IP сетях все протоколы маршрутизации базируются на двух основных алгоритмах: алгоритме вектора расстояния, который учитывает только количество узлов до получателя, отправляя сообщение по пути, имеющему минимальное их количество. Этот алгоритм не имеет возможности обеспечить прохождение сообщения по пути с наименьшей задержкой, так как не учитывает состояние канала; алгоритме состояния канала, который определяет время задержки путем периодических посылок специальных ЕСНО-пакетов, которое получатель должен немедленно отправить обратно (RTT). Время задержки с равно: Т = {t,},l = 1,L - множество весов вершин графа, характеризующих длительность обработки операции Ь, на ЭВМ; W = {wm}j,m = l,L - веса дуг, равные объему передаваемых данных между вершинами графа. Значение переменной wlm больше нуля в том случае, если в графе существует дуга от вершины Ь, к вершине Ът, в противном случае w,,„ - 0.
Без ограничения общности предположим, что вершины графа Z
пронумерованы от листьев к корню так, что дуга {bnbm) всегда ориентирована от вершины Ь, к вершине b„,, имеющий больший номер, то есть m)l. Поскольку граф имеет древовидную структуру, то такая нумерация возможна. При этом начальная вершина (лист дерева) получает номер 1, а конечная (корень дерева) - номер L.
От каждой ЭВМ к распределенной базе данных (РБД) поступает поток пуассоновский поток запросов с интенсивностью Хг Вероятность поступления запроса Zk к -го типа в потоке от /-той ЭВМ равна р к, причем имеет место соотношение yVfc =l,i = UK, где К- количество возможных =1 типов запросов. Запрос к -го типа представляет собой множество информационно-связанных операций Вк = {& \l l,Lk, где Lk- количество операций в запросе k-го типа.
Длительность выполнения операций Ь!; є Вк на ЭВМ для запросов к-го типа задаются множеством переменных tf и являются случайными величинами, распределенными по нормальному закону. Затраты времени на передачу промежуточных результатов между информационно-зависимыми операциями от одной ЭВМ к другой зависят от объема передаваемых данных, который определяется множеством щш}, где к-тип запроса, 1-номер операции источника данных, m-номер операции приемника данных. Будем считать, что щ } не зависит от типа и номеров операций источника и приемника промежуточных данных обслуживания запроса и являются случайными величинами, распределенными по равномерному закону.
Для проведения анализа эффективности оптимизированной структуры в имитационной модели процесса обработки счетов за оказанные медицинские услуги выделяем два типа запросов: запросы по обработке прямого информационного потока счетов; запросы на обработку данных обратного потока счетов [25].
При обработке прямого потока счетов медицинские счета за услуги, оказанные в лечебно-профилактическом учреждении (ЛПУ), группируются в компьютерный файл специального формата и по модемной связи или на магнитном носителе попадают в информационный центр ТФОМС. Здесь производится накопление информации о всех счетах от ЛПУ, подлежащих обработке. Обработка прямого потока счетов заключается в проверке правильности компьютерного формата счетов, занесении счетов в базу данных и в сортировке счетов по страховым медицинским организациям(СМО). База данных необходима для слежения за корректностью финансовых потоков из ЛПУ в СМО и из СМО в ЛПУ, а также для формирования требуемой статистической информации.
