Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методические основы управления производством продукции растениеводства 11
1.1. Экономические предпосылки развития технологий возделывания сельскохозяйственных культур 11
1.2. Методические подходы к оценке экономической эффективности производства продукции растениеводства по различным технологиям 38
1.3. Экономическая эффективность технологий производства продукции растениеводства 47
1.4. Выводы 65
Глава 2. Модели и методы оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве 67
2.1. Обоснование необходимости внедрения информационных технологий в процессы управления предприятиями АПК 67
2.2. Системы поддержки принятия решений для анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве 77
2.3. Математические модели и методики экономической оценки технологий производства сельскохозяйственной продукции 86
2.3.1. Математические методы поддержки принятия решений 86
2.3.1.1. Методы теории полезности 88
2.3.1.2. Методы теории проспектов 90
2.3.1.3. Методы анализа иерархий 90
2.3.1.4. Эвристические методы 99
2.3.2. Графические методы поддержки принятия решений 100
2.3.3. Метод линейного программирования для задачи выбора технологий производства сельскохозяйственной продукции 101
2.4. Выводы 107
Глава 3. Совершенствование математических моделей анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве 108
3.1. Система управления возделыванием сельскохозяйственных культур 108
3.2. Модель повышения экономической эффективности системы севооборотов 120
3.3. Адаптация метода бинарных решающих матриц к задаче выбора технологий возделывания сельскохозяйственных культур 122
3.4. Многокритериальная экономико-математическая модель выбора эффективной технологии производства продукции растениеводства 126
3.5. Матричная модель анализа и оценки технологических процессов в растениеводстве 132
3.6. Алгоритм анализа и оценки экономической эффективности технологий производства продукции растениеводства 139
3.7. Выводы 146
Глава 4. Программный комплекс управления производством продукции растениеводства 147
4.1. Технология проектирования информационных систем 147
4.1.1. Архитектуры клиент-серверных информационных систем 147
4.1.2. Технологическая сеть проектирования информационных систем 151
4.2. Обоснование выбора СУБД 156
4.3. Организация и функциональная структура программного комплекса 160
4.4. Архитектура и алгоритм функционирования программного комплекса 163
4.5. Спецификация и назначение программных модулей системы 165
4.6. Рекомендации разработчикам 174
4.6.1. Пути дальнейшего совершенствования программного комплекса 174
4.6.2. Технические рекомендации по внедрению программного комплекса 175
4.7. Выводы 175
Заключение 176
Список использованной литературы 178
Приложение 195
- Методические подходы к оценке экономической эффективности производства продукции растениеводства по различным технологиям
- Системы поддержки принятия решений для анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве
- Адаптация метода бинарных решающих матриц к задаче выбора технологий возделывания сельскохозяйственных культур
- Организация и функциональная структура программного комплекса
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Производство и переработка зерна образуют в народнохозяйственной системе страны ряд крупных секторов, таких как зерновое производство, элеваторная промышленность, мукомольное, крупяное и комбикормовое производство, которые составляют зерновой комплекс страны. Значение и роль зерна, как товара в экономике государства трудно переоценить. Это товар, который имеет постоянный, устойчивый спрос в любое время года, в любом регионе, то есть является абсолютно ликвидным. Зерно имеет стратегическое значение и является основой продовольственной безопасности страны. В валовом национальном продукте доля зерна и продуктов его переработки составляет 10-15%. Оно всегда выделяется из других видов сырьевых ресурсов, так как используется для выработки наиболее массовых продуктов повседневного питания.
Проводимые меры по увеличению производства зерна и улучшению его реализации не имели комплексного характера, следовательно, незначительно влияли на эффективность отрасли и конкурентоспособность зерновой продукции. Дефицит покрывался за счет импорта. В условиях рыночной экономики эффективность сельскохозяйственного производства в значительной степени определяется конкурентоспособностью продукции. Эффективное, конкурентоспособное производство сельскохозяйственной продукции во многом зависит от выбора технологии производства и управления технологическими процессами. Учитывая особенности управления в сельском хозяйстве, следует особенно подчеркнуть, что отсутствие объективной и своевременной информации на всех этапах производства продукции растениеводства, и, как следствие, неоптимальный выбор технологии возделывания сельскохозяйственных культур, приводит к тому, что затраты труда и материальных ресурсов существенно возрастают, предприятие недополучает прибыль, а иногда несет убытки. Поэтому разработка математических моделей анализа и оценки экономической эффективности технологий возделывания сельско-
хозяйственных культур, и внедрение системы поддержки принятия решений, базирующейся на данных моделях в процессы управления производством, приобрело весьма актуальный характер.
Данные обстоятельства обуславливают актуальность углубленных исследований экономико-математических моделей и методов анализа и оценки экономической эффективности технологий возделывания сельскохозяйственных культур.
Проблемы управления растениеводством и поддержки принятия управленческих решений являются актуальными и в настоящий момент. Значительный вклад в развитие данной тематики внесли отечественные ученые, такие как: Алтухов А.И., Андрейчиков А.В., Арлазаров В.Л., Василько В.П., Денисов Е.П., Дёмина Т.В., Ибрагимов К.Х., Иванов П.Ф., Ириков В.А., Кар-санов К.Б., Ковалёв В.М., Малюга Н.Г., Прудников А.Г., Трахтенгерц Э.А., Федорук СП.; среди зарубежных авторов, таких как Альберт М, Науман Э., Саати Т., Чандлер А.
Исследованиям и разработке математических методов и моделей организации, планирования и управления производством, в том числе и в сельском хозяйстве, посвятили свои труды Анфилатов B.C., Багмут А.А., Бурда А.Г., Бурда Г.П., Васильев С.Н., Гатаулин A.M., Гришин А.Ф., Денисов А.А., Емельянова А.А., Кононов А.А., Канторович Л.В., Курносов А.П., Немчинов B.C., Шапкин А.С., Шишкин Е.В. и др.
Несмотря на значительное количество исследований по управлению растениеводством в агропромышленном предприятии, малоизученными остаются вопросы применения математических моделей, методов и средств информационного обеспечения для анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве. Актуальность этих проблем определила выбор темы и постановку цели и задач исследования.
Целью настоящего исследования является совершенствование математических моделей и методов для анализа и оценки повышения экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве.
7 Для достижения указанной цели в работе необходимо было решить следующие задачи:
исследовать теоретические и методологические аспекты организации управления технологическими процессами растениеводства в агропромышленном предприятии и произвести анализ математических и инструментальных средств оценки и выбора альтернативных технологий возделывания сельскохозяйственных культур по экономическим показателям;
разработать комплекс моделей анализа и оценки экономической эффективности технологий возделывания сельскохозяйственных культур;
разработать архитектуру программного комплекса и алгоритм его функционирования, а также осуществить программную реализацию;
произвести апробацию разработанных подходов, моделей и инструментов анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в предприятиях АПК.
Объектом исследования являются крупные агропромышленные предприятия, занимающиеся наряду с производством сельскохозяйственной продукции, ее переработкой и реализацией.
Предметом исследования являются математические методы и инструментальные средства, обеспечивающие анализ и оценку экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве.
Методология исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили разработки и исследования отечественных и зарубежных ученых экономистов, математиков и агрономов в области экономической теории, теории принятия решений, системного анализа, теории управления, математической статистики, экономико-математического моделирования и анализа, кибернетики, систем управления базами данных (СУБД), проектирования информационных систем. Для решения поставленных задач и обоснования результатов исследования использовались ряд общенаучных и специальных методов исследования: методы экспертных оценок, Делфи, методы математического программирования, многокритериаль-
ной оптимизации, методы математической статистики, теории вероятности, методы теории массового обслуживания, теоретико-множественные методы, графические и другие. Диссертационная работа по своему содержанию соответствует пунктам 1.4 и 2.3 Паспорта специальности 08.00.13.
Наиболее существенные научные результаты, полученные лично соискателем и содержащие научную новизну.
Показано, что особо остро встает вопрос совершенствования методики управления растениеводством, который заключается в совершенствовании экономико-математических методов принятия управленческих решений на всех этапах производства продукции растениеводства, начиная с момента разработки системы севооборотов и заканчивая уборкой урожая.
Предложена процедура адаптации метода бинарных решающих матриц для задачи выбора технологий возделывания сельскохозяйственных культур, которая учитывает специфику предметной области растениеводства.
3. Разработана новая многокритериальная экономико-математическая
модель выбора эффективной технологии возделывания сельскохозяйствен
ных культур, отличительной особенностью модели является сверка критери
ев и их сравнение по площадям графика-паутины. График - паутина исполь
зуется в дальнейшем для оценки экономической эффективности выбираемых
технологий.
Разработана и апробирована матричная модель анализа и оценки альтернативных технологий возделывания сельскохозяйственных культур по экономическим критериям, позволяющая получить обоснованную информацию для выбора эффективной технологии за счет введения качественных и количественных показателей.
Предложена методика выбора экономически эффективных технологических процессов в растениеводстве, включающая последовательное использование результатов анализа критериев технологических процессов, методами бинарных решающих матриц, графика - паутины и матричной модели
9 оценки с учетом их ориентации на экономический результат растениеводства.
6. Разработан комплекс программного и информационного обеспечения анализа и оценки технологических процессов в растениеводстве, экспериментальная проверка которых позволила повысить эффективность производства за счет обоснованного выбора технологий возделывания сельскохозяйственных культур.
Практическая ценность работы. Диссертационная работа выполнена в рамках Государственной Программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008 - 2012 годы, утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 14 июля 2007г. № 446.
Разработанные модели анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве направлены на решение практической задачи обоснованного выбора технологий возделывания сельскохозяйственных культур. Результаты исследований доведены до конкретных методик, алгоритмов и рекомендаций.
Спроектированный программный комплекс анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве, аккумулирующий разработанные математические модели, методики, алгоритмы и архитектуру. Программный комплекс может использоваться при управлении технологическими процессами в растениеводстве и позволяет:
рационализировать систему севооборотов хозяйства;
составлять и производить автоматизированный расчет технологических карт возделывания сельскохозяйственных культур;
анализировать и оценивать экономическую эффективность альтернативных технологий возделывания сельскохозяйственных культур;
производить автоматизированную обработку и хранение электронной книги истории полей севооборотов.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты исследования и его положения докладывались и обсуждались на следующих конференциях и форумах: на X Международной конференции студентов и молодых ученых «Экологическая безопасность как фактор устойчивого развития» (Москва, 2006); на Международной научной конференции «Современная социально-экономическая трансформация России: ориентиры и итоги в контексте глобализации и регионализации» (Анапа, 2006); на Всероссийском симпозиуме «Математические модели и информационные технологии в экономике» (Кисловодск, 2007); на Международной научно-практической конференции «Экономика России в условиях глобализации и вступления в ВТО» (Адлер, 2007); на VI Всероссийской научно-практической конференции «Электронный бизнес: проблемы, развитие и перспективы» (Воронеж, 2007); на III Российской научно-методической конференции «Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению «Прикладная информатика» на основе инновационных технологий и Е-Learning» (Москва, 2007); на международной конференции «Европейская интеграция высшего образования» (Бечичи, Черногория 2008).
Разработанные методики и модели апробированы и приняты к внедрению в ЗАО «Агрофирма - племзавод «Победа» Каневского района Краснодарского края, в ООО «Агрофирма «Мой сад» г. Краснодар, а также используются в учебном процессе в Кубанском государственном аграрном университете, о чем имеются соответствующие документы.
Публикации. По теме исследования опубликована 21 печатная работа общим объемом 10,11 п.л., в которых автору принадлежит 8,12 п.л.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, выводов и предложений, списка использованной литературы, приложений. Работа изложена на 202 листах машинописного текста, содержит 18 таблиц, 29 рисунков. Список литературы включает 149 наименований.
' .''. '; .' '-..'.;. . ': її ;.;.-;....'-_.
Методические подходы к оценке экономической эффективности производства продукции растениеводства по различным технологиям
Внедрение интенсивных либо других рекомендуемых технологий, связано с дополнительными вложениями средств и труда, обеспечением эффективного использования производственных ресурсов и т.д. Результаты этой работы должны быть экономически оценены. Это позволит хозяйствам выбрать наиболее эффективные варианты, а их внедрение обеспечит получение максимального экономического эффекта. [28]
Основная цель внедрения интенсивных и альтернативных технологий возделывания полевых культур состоит в получении прироста производства зерна высокого качества с меньшими трудовыми и материально-денежными затратами на единицу продукции. Эти технологии представляют собой совокупность мероприятий, применение которых в хозяйствах позволит наиболее полно использовать биологический потенциал растений, агроклиматические условия и производственные ресурсы, добиться максимальной продуктивности. Основой их внедрения является научно обоснованная система земледелия и ее главное звено - правильный севооборот, учитывающий конкретные экономические и почвенно-климатические особенности хозяйств и обеспечивающие систематическое повышение плодородия почвы. [73]
Дополнительные затраты труда и материально-денежных средств на внедрение например интенсивной технологии, по мнению [28,73,82,98,117], должны окупаться не только за счет прироста урожая, но и за счет снижения себестоимости продукции, повышение ее качества.
В связи с тем, что в хозяйстве трудно оценить влияние каждого отдельного фактора на конечный результат, при определении экономической эффективности производства урожая по интенсивной технологии определяется суммарный экономический эффект от внедрения всего их комплекса.
В 90-е годы для сравнительной оценки эффективности интенсивных технологий применялись показатели прироста урожайности и валовых сборов зерна. [43] Однако, только этого не достаточно. Показатели, используемые для оценки экономической эффективности интенсивных и альтернативных технологий производства зерна, должны содержать информацию о росте объемов продукции. Повышения ее качества, об уровне отдачи на затрачиваемые ресурсы, а, в конечном счете, - об увеличении чистого дохода. [28,51,70]
Оценка фактически полученных результатов и сравнение их с базовыми вариантами позволяют определить изменение продуктивности земли, ресурсоемкое производства, окупаемости дополнительных затрат. Кроме того, фактические результаты необходимо так же сравнивать с программируемым вариантом, в котором предусматривается соблюдение всех требований интенсивной или альтернативной технологий. Такая оценка позволяет выявить имеющиеся резервы, совершенствовать организацию производства. [51]
Экономическая оценка интенсивной или альтернативной технологии обосновывается на сравнении ее показателей с базовыми. В качестве базовых принимают показатели эффективности ранее применяемой в данном хозяйстве технологии. При этом, при возделывании культуры по интенсивной технологии на всей площади используют средние фактические данные за последние 3-5 лет. [70]
К основным показателям сравнительной оценки эффективности производства зерна по интенсивной технологии, характеризующим уровень использования земли, труда и материально-технических средств, относятся: урожайность, качество зерна, прямые затраты труда на 1га площади посева и на 1т зерна, стоимость валовой продукции в расчете на 1т зерна, стоимость валовой продукции в расчете на 1га и биоэнергетический коэффициент, производительности труда, текущие производственные затраты и затраты энергии на 1га и 1т, дополнительные затраты на получение прибавки урожая и их окупаемость, чистый доход с 1га и в расчете на 1т, рентабельность производства, годовой экономический эффект в расчете на 1га и 1т зерна. [70,117]
Например, в результате применения интенсивной технологии в хозяйстве должна возрастать общая урожайность возделываемой по ней культуры. Поэтому прирост урожайности в целом по сравнению с предыдущими годами, анализ этого прироста в динамике используется при оценке интенсивной технологии.
Сравнительная эффективность альтернативных технологий рассматривается на примере озимой пшеницы - наиболее распространённой полевой культуры в условиях Краснодарского края. [43]
Абсолютную величину годового экономического эффекта выражают в стоимостной форме в расчете на весь объем внедрения разработок в расчетном году, за который в сельском хозяйстве принимают третий год внедрения научно-исследовательских разработок. Когда разработки используются в полном объеме уже на втором или в первом году, то за расчетный год принимают второй или первый год. [43]
Исходные данные для расчета годового экономического эффекта, как указывают [67,70,86,88,89,90,92,93], должны быть подтверждены ссылкой на соответствующие документы: утвержденную отчетность, данные сводного учета затрат и результатов хозяйственной деятельности, нормы амортизационных отчислений по основным фондам, а также нормы затрат сырья и расценки на виды работ отдельных хозяйствах.
Для расчета годового экономического эффекта как обобщающего показателя применяются различные формулы в зависимости от влияния технологий на показатели производства зерна. При изменении количества, качества и себестоимости полученной продукции годовой экономический эффект определяется по следующей формуле (1.1)
Системы поддержки принятия решений для анализа и оценки экономической эффективности технологических процессов в растениеводстве
Для современных интегрированных систем управления (ИСУ) характерен значительный рост объемов информации, хранящейся в банках данных предприятия. Руководителю и главным специалистам сельскохозяйственных предприятий требуется своевременное предоставление документов или справочной информации, принадлежащих различным предметным областям (множествам), в процессе подготовки и принятия решения. Значительно возрастают требования к оперативности и качеству функционирования систем поиска информации, используемых лицом, принимающим решения (ЛПР) в различных экономических и производственных ситуациях. [14]
Известно, что в процессе управления дискретными техническими и человеко-машинными системами предприятия часто возникает необходимость найти и предоставить ЛПР различные хранимые документы и данные (в общем случае, подготовленные и выполненные на разных языках), имеющие отношение к сложившейся производственной ситуации, предварительно упорядочив их по степени важности выдаваемой информации. [32]
Указанное обстоятельство требует разработки новой методики поддержки принятия решений в растениеводстве, алгоритмов поиска управленческих решений, используемых при реализации поддержки принятия решений в ИСУ современных предприятий. Это обусловливает актуальность, экономическую целесообразность и практическую значимость данного исследования. [32]
Необходимо разработать модельноалгоритмическое обеспечение систем поиска решений, позволяющее на ограниченном интервале времени, отведенном на принятие решения, определить данные и документы, которыми в возникшей ситуации должен руководствоваться ЛПР. При этом данные и документы должны быть упорядочены по степени важности предоставляемой информации.
Известно, что в процессе функционирования сложных дискретных технических и человеко-машинных систем сельскохозяйственного предприятия периодически возникают стереотипные ситуации, требующие принятия решения на основе анализа документов и данных, хранящихся в различных информационных подсистемах предприятия. В составе современных ИСУ существует информационное хранилище, в котором размещено множество документов и множество данных, используемых ЛПР при управлении производственным процессом. Необходимо разработать модели и методы поиска информации, поддержки принятия решений, позволяющие на временном интервале при известных параметрах среды и управляющих воздействиях, характеризующих возникшую производственную ситуацию, в течение времени, отведенного на решение задачи, определить данные и документы, которыми в возникшей ситуации должен руководствоваться ЛПР, либо подготовить варианты решений проблемы:
Список производственных ситуаций, контролируемых средствами вычислительной техники ИСУ, составляется ведущими специалистами предприятия таким образом, чтобы в него вошли все ситуации, существенно влияющие на процесс выполнения технологических операций возделывания сельскохозяйственных культур и связанные с оперативной обработкой значительных объемов информации, а также с трудоемким поиском решений и информации в базе данных предприятия. [146]
Под принятием решений обычно понимают некоторый выбор, принимаемый в ответ на возникшие потребности. При этом выделяют решения, принимаемые индивидуумом, группой или организацией. Рассмотрению подвергается не только процесс решения возникающих проблем, но и их нахождение и формулировка, а также обучение на основе результатов предпринимаемых действий. [146,147]
В настоящее время проблемы принятия решений и выбора являются сферой, интенсивно разрабатываемой во многих областях знания, в том числе и сельском хозяйстве.
Определим структуру и рамки процесса принятия решений для повышения экономической эффективности управления в растениеводстве. На рис. 2.1 большими прямоугольниками указаны две важнейших сферы интересов, касающихся принятия решений. Верхний прямоугольник включает в себя аналитические методы и приложения компьютерных информационных систем, созданных для (поддержки) принятия решений. Нижний более крупный прямоугольник включает в себя три блока, иллюстрирующие важнейшие составляющие процесса принятия решений в растениеводстве. [139]
Блок «Ситуация» содержит главные характеристики окружения рассматриваемой проблемы (климатические, экономические, экологические, социальные, институциональные и информационные), определяющие, какие факторы и объекты будут затронуты принимаемым решением, какая информация имеется в распоряжении лиц, принимающих решения.
Блок «Нахождение» проблем включает в себя три стадии. В процессе первой из них, которая называется «идентификацией проблемы», лицо, принимающее решение, признает, что данная проблема действительно существует и что у него имеются достаточные возможности для принятия решения. Далее следует «принятие проблемы», определяющее соответствие идентифицированной проблемы кругозору и ответственности лица, принимающего решение.
Адаптация метода бинарных решающих матриц к задаче выбора технологий возделывания сельскохозяйственных культур
При выборе технологии возделывания сельскохозяйственных культур агроном хозяйства имеет в своем распоряжении базу данных из более ста различных альтернативных технологий по каждой из культур. Перед лицом, принимающим решение (ЛПР) стоит задача по определенным критериям выбрать наиболее подходящую для данного хозяйства, климатической зоны технологию возделывания культуры. На первом этапе выбора технологии предлагается использовать метод бинарных решающих матриц. Предполагается, что в базе данных информационной системы агропромышленного предприятия для каждого критерия выбора технологии уже существуют бинарные матрицы решения. Матрица заполняется нулями и единицами (отсюда их название - бинарные матрицы). Нуль означает, что данный способ не подходит и им нельзя воспользоваться. Единица же, напротив, что технология подходит и вполне применима в данных условиях. Целевой функцией выступает нахождение максимальной суммы би нарных показателей технологии ау. Условные обозначения, принятые в кодировке технологий, следующие: - первая цифра фактор А - уровень плодородия почвы; - вторая цифра фактор В — система удобрений; - третья цифра фактор С - система защиты растений; - четвёртая цифра фактор. Д - система основной обработки почвы. Если для какого-то конкретного случая надо найти подходящую технологию возделывания культуры, остается лишь выбрать из этих матриц решений соответствующие строки (20 строк, т.к. при выборе технологического приема возделывания культуры используется от 15 до 20 критериев различной природы) и сложить их, рассматривая каждую из строк как десятичное число. Мы ищем такую технологию, которая в каждой строке даст нам единицу. Следовательно, можно просто сложить цифры в двадцати строках, как двадцать десятичных чисел, и посмотреть, какая технология в результате получила максимальное число. Как видно из приведенного примера, метод решающих матриц в результате отобрал нам две наиболее подходящие по выбранным критериям технологии (3132 и 2132).
Достоинство этой системы выбора в том, что матрицы решений охватывают большую часть встречающихся на практике технологий и критериев выбора. Кроме того, эту систему легко запрограммировать и сохранить в базе данных системы управления аграрным предприятием. При всех своих достоинствах этот метод не лишен и серьезных недостатков: 1) прежде всего бинарные матрицы порождают категоричность ответа в каждом пункте; 2) из-за довольно больших диапазонов критериев и наличии большого количества рассматриваемых альтернатив, система будет выдавать от 3-х до 5-ти альтернатив. Однако данные недостатки метода ни коем образом не влияют на систему поддержки принятия решений в растениеводстве. Данный прием выбора технологии является первым этапом в процессе поиска решения, с помощью данного метода из базы данных технологий мы отбираем 6-8 наиболее близко подходящих нам технологических приема. Данный прием выбора технологии возделывания сельскохозяйственных культур предложено использовать на первом этапе в процессе поиска решения, с помощью метода бинарных решающих матриц из базы данных технологий отбираем 6-8 наиболее подходящих технологических приема.
Организация и функциональная структура программного комплекса
Экономическая информационная система управления возделыванием полевых культур информационно и организационно связана с системой управления сельскохозяйственным предприятием, с другими подсистемами и функциональными задачами. Разработанная автоматизированная информационная система основана на восьми математических моделях и методах оптимизации управления включает в себя следующие модули: 1) Подсистема оптимизации севооборота 2) Информационно-поисковая подсистема 3) Модуль составления и расчета технологических карт 4) Подсистема поддержки принятия решений 5) Электронная карта истории полей севооборотов Организацию и функциональную структуру разработанной системы управления растениеводством можно представить в виде функциональной диаграммы и диаграммы потоков данных. На рисунке 4.4 представлена функциональная диаграмма информационной системы, декомпозиция которой представлена в соответствии с существующими бизнес - процессами при управлении растениеводством. Диаграмма потоков данных (ДПД) показывает перемещение данных между различными процессами их обработки. На этой диаграмме наглядно представлено, где данные берут свое начало и куда они в итоге поступают, какие функции системы поддержки принятия решений в растениеводстве используют информацию от других функций. Каждый из процессов поддержки принятия решений в растениеводстве (см. рис.4.5) можно разбить на подпроцессы, т.е. провести дальнейшую декомпозицию. Декомпозиция потоков данных каждого из процессов поддерж ки принятия решений будет приведена в пункте 4.5 данной главы при описании программных модулей системы.
В описание процесса включают описание (схему) алгоритма, расчетные формулы. В описание потока данных включают подробный список всех данных, переносимых в этом потоке. Поскольку эти описания довольно громоздки, то они включаются в приложение к диаграмме, а на самой диаграмме могут быть ссылки на эти приложения. Для достаточно сложных ЭИС составляется несколько иерархически связанных диаграмм: каждая диаграмма соответствует одному из уровней функциональной диаграммы. В настоящее время не существует общепринятого определения термина "архитектура программного обеспечения". В то же время, существует большое количество различных определений этого понятия, имеющих во многом схожий смысл. В качестве примера можно привести следующее определение: архитектура программного обеспечения - это первичная организация системы, сформированная ее компонентами, отношениями между компонентами и внешней средой системы, а также принципами, определяющими дизайн и эволюцию системы. Специфика описания архитектуры и ее изменений заключается в том, что, в отличие от программного кода, архитектура не имеет явного представления, за исключением, может быть, тех случаев, когда она явно задокументирована.
Однако даже в последнем, оптимистическом случае трудно гарантировать соответствие задокументированной архитектуры той фактической высокоуровневой логической структуре, которая на самом деле существует в системе. Способом описания архитектуры и ее изменений могут стать структурные модели. В настоящее время существует большое количество нотаций и инструментов, поддерживающих структурное моделирование ПО. Возможность автоматического извлечения моделей из кода гарантирует их точность и позволяет своевременно их обновлять. Эта возможность становится ключевой при выборе инструментария, поскольку соответствие модели фактической структуре существующего кода при моделировании архитектуры и ее изменений представляется исключительно важным для обеспечения точного и управляемого процесса.
