Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Методы моделирования интегрированной среды и качественные характеристики ИС 8
1.1. Эволюция и современные тенденции концептуальных подходов к автоматизации делопроизводства 8
1.2 Показатели эффективности информационных систем 10
1.2.1. Оценка производительности системы в целом 11
1.2.2. Определение времени ответа 13
1.3 Об эффективной реализации интегрированного информационного пространства 17
1.4 Электронная идентификация пользователей ИС 20
1.5 Выводы 23
ГЛАВА 2 Построение концептуальной модели ИИС ВУЗа 24
2.1 Характеристика объектов информатизации 30
2.2 Интеграция подсистем 32
2.2.1 Применение электронных средств идентификации студентов 32
2.2.2 Методы интеграции слабосвязанных ИС 33
2.2.3 Модель Corba 36
2.2.4 Межпроцессионное взаимодействие 42
2.2.5 Модель CGI 43
2.2.6 Проектирование и разработка CGI-приложений 44
2.2.7 Универсальный язык описания данных XML 45
2.2.8 Некоторые особенности методов CGI 48
2.3 Выводы 49
ГЛАВА 3. Управление приоритетами доступа к информационным ресурсам университета 50
3.1 Методы определения важности требований, предъявляемых к АДИ 55
3.2 Методы построения функции принадлежности требований к приоритетности информации, заданного уровня качества 67
3.3 Методы выбора рационального варианта оценки критерия для АДИ на основе экспертной информации 76
3.4 Приоритетность информации в ИС ВУЗа 87
3.5 Выводы .'. 98
ГЛАВА 4. Применение смарт-технологий для идентификации пользователей 100
4.1 Устройства идентификации пользователей 100
4.2 Применение смарт-карт в системе безопасности ИИС ВУЗа 112
4.3 Использование динамических цифровых сертификатов 117
4.4 Выводы 121
ГЛАВА 5. Реализация ИИС ВУЗа, с приоритезацией доступа, на основе смарт-технологий 122
5.1 Общая характеристика разработанной системы 122
5.2 Реализация системы безопасности 124
5.3 Алгоритм авторизации АРМ 126
5.4 Экспериментальная проверка приоритезации 127
5.5 Некоторые особенности реализации механизма шаблонов 131
5.6 Выводы 132
Список литературы
- Показатели эффективности информационных систем
- Применение электронных средств идентификации студентов
- Методы построения функции принадлежности требований к приоритетности информации, заданного уровня качества
- Применение смарт-карт в системе безопасности ИИС ВУЗа
Введение к работе
Актуальность работы.
Большинство университетов обладают одной или несколькими информационными системами (ИС), решающими задачи как учебного-организационного, так и финансового делопроизводства. Часто автоматизация участков делопроизводства ВУЗа носит локальный характер. Единая база данных студентов и преподавателей может полностью или частично отсутствовать. Современные тенденции проектирования ИС предполагают создание интегрированных информационных систем (ИИС) ВУЗа. Учитывая специфичность ИС ВУЗа (а именно: использование парка низкопроизводительных компьютеров в качестве автоматизированных рабочих мест пользователя - АРМ), требуется модель, совмещающая в себе достоинства современных функциональных возможностей интеграции (интеграция на уровне бизнес-процессов ВУЗа) и не предъявляющая специальных требований к АРМ. Некоторые вопросы, относящиеся к данной тематике, рассматриваются в работах И.А.Смольниковой, Леонтьева В.В., Кузнецова Д.С. и др.
Любая ИС имеет ряд ограничений по производительности, быстродействию и другим эксплуатационным характеристикам. В период наибольшей активности пользователей, запросы будут выполняться по мере их поступления с некоторым запаздыванием. При превышении программно-аппаратных возможностей ИС часть запросов будет отклонена. Для обеспечения поддержания производительности системы на максимальном уровне, при лавинообразном изменении нагрузки на отдельные информационные узлы необходим эффективный механизм определения приоритетности информационных запросов пользователя (приоритезация).
Проблемы управления приоритетами информационных потоков рассматриваются многими исследователями: Бурковым В.Н., Новиковым Д.А. и др..
Методы выбора критериев при выполнении экспертных оценок системы рассмотрены в работах: Анохина A.M., Глотова В.А. и др.
В большинстве систем операция определения приоритетности реализуется встроенными механизмами среды базы данных (БД), используемой в рамках ИС, что не всегда позволяет обеспечивать высокую эффективность выполнения информационных запросов. Большинство БД, содержащие в своем составе механизм адресного ранжирования и декларирования, предоставляемых указанному пользователю информационных ресурсов БД, обеспечивают их выделение только в рамках статичных параметров (например: определенное количество процентов общего процессорного времени).
Современные ИС (табл. 1) предполагают использование возможностей электронной идентификации пользователей системы на основе смарт-карт различных типов. Построенные на основе смарт-технологий ИС позволяют существенно сократить продолжительность процесса идентификации владельца смарт-карты по сравнению с использованием бумажных удостоверений личности. Специфика работы ВУЗа подразумевает проверку подлинности документов студентов при сдаче экзаменов, предоставлении доступа к библиотечному фонду, доступа в учебные классы с персональными компьютерами, предоставление доступа в Internet, контроль доступа в общежития, и т. п. Мультифункциональность смарт-карты позволяет хранить полную хронологическую историю получения студентом оценочных баллов по всем предметам, за весь период обучения.
Таким образом, разработка интегрированной ИС ВУЗа с применением механизма приоритезации доступа на основе смарт-технологий является актуальной задачей.
Работа проводилась в соответствии с НИР Астраханского государственного университета «Интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления».
Таблица 1. Сравнительный анализ некоторых ИС университетов.
Система Разработчик Университет Количество пользователей Наличие независимых ИС Использование смарт-технологий
АИС «Университет» «АйТи» совместно с «Red Lab» МГУ (Россия) ВолгГТУ (Россия) 3500 + +
АИС «Студенты» Центр Информационных технологий БГУ (Белоруссия) БГУ (Белоруссия) + Miotec «Idesco Оу» TampereUniversityofTechnology(Финляндия) 12000 - +
ANDIS Cardand ApplicationManagementSystem (CMS/AMS) «Bell ID» King Fraud University of Petrolium andMinerals (Сауд. Аравия) 20000 - +
- HKU совместнос Bank of EastAsia University ofHong Kong(КНР) 21500 - +
- University of CAMBRIDGE University ofCAMBRIDGE(Англия) 55000 - +
Целью диссертационной работы является разработка модели интегрированной информационной системы университета с повышенной эффективностью за счет применения механизма управления приоритетами очередности доступа к информационным ресурсам на основе смарт-технологий.
Задачи исследования. В диссертационной работе решаются следующие задачи:
1. Исследование существующих моделей построения информационных систем университетов. Исследование моделей интеграции разнородных ИС. Выбор модели интеграции с учетом специфики ИС ВУЗа.
2. Формализация основных сущностей информационной модели ВУЗа для определения возможных участков применения смарт-технологий.
3. Создание математической модели информационного диспетчера ИС, с механизмом приоритетов в условиях неопределенности.
4. Апробация теоретических результатов на отдельных программных модулях ИС ВУЗа, обеспечивающих необходимый уровень конфиденциальности передаваемой персональной информации.
Методы исследований. В работе использованы методы теории множеств, теории массового обслуживания, теории графов, нечеткой логики. При практической реализации использованы методы создания универсального механизма представления интерфейсов разнородных БД, на основе совмещения свойств моделей Corba и CGI.
Научная новизна. Автором получены и выносятся на защиту следующие новые научные результаты:
1. На основе анализа существующих моделей интегрирования ИС даны рекомендации по совместному использованию в ИС ВУЗа моделей Corba и CGI, позволяющему обеспечить максимально полную интеграцию бизнес-процессов ВУЗа и не предъявляющему высоких системных требований к АРМ пользователя;
2. Разработана концептуальная модель ИИС ВУЗа, использующая смарт-технологии и управление приоритетами доступа к информационным ресурсам на основе формализации бизнес-процессов между отдельными подсистемами ВУЗа;
3. Разработана аналитическая модель управления приоритетом предоставления информации пользователю, в виде численного критерия приоритезации, учитывающего фактор текущей производительности ИС, особенности выполняемых технологических операций и уровень допуска пользователя;
4. Разработана концептуальная модель системы безопасности доступа к информационным ресурсам ИС ВУЗа. Предложен механизм аналитического контроля системы безопасности на основе смарт-технологий, отличающийся возможностью определения и блокирования нетипичных попыток несанкционированного доступа;
Практическая ценность работы. На основании предложенной теоретической модели, реализована ИС «Smart.University» (свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ Роспатента № 2004612549 от 15.11.2004). Результаты исследования приняты к внедрению в Астраханском государственном университете (АГУ). Внедрение системы позволяет решить проблему предоставления
V
персонифицированного доступа к ИС университета, обеспечить возможность консолидации локальных ИС, хранение персонально учебной информации, а также контроль авторизованного доступа пользователей посредством использования смарт-технологий.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004), конференции «Интеграция научно-методической работы и системы повышения квалификации кадров» (Челябинск, 2004), на X международной электронной конференции «Новые технологии в образовании» (Воронеж, 2005).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 6 печатных работах. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и четырех приложений и содержит - 140 страниц основного текста, 31 рисунок, 9 таблиц, список литературы из 92 наименований.
Показатели эффективности информационных систем
Для сложных систем, какими являются информационные системы, эффективность не удается определить одной величиной, и поэтому ее представляют набором характеристик [58]. Как известно, основными характеристиками ИС являются производительность, время ответа, надежность и стоимость. Кроме этих общепринятых характеристик, значения которых можно выразить количественно, могут использоваться другие показатели, отображающие специфические требования пользователей при рассмотрении конкретной ИС. В данной работе не ставится задача исследования надежности и стоимости системы — исследование касается только задачи качественного влияния на производительность системы. Оценка производительности компонентов системы
Рассмотрим некоторые формализованные термины. По определению «производительность» — характеристика вычислительной мощности системы, определяющая количество вычислительной работы, выполняемой системой за единицу времени. Производительность вычислительных систем общего назначения оценивается в зависимости от области применения номинальной, комплексной, системной производительностью и производительностью на рабочей нагрузке. Она может определяться интегрально для всей системы и дифференцированно по отдельным компонентам.
В работе не ставится задача оценки аппаратных средств ИС и среды разработки, оценивается только производительность программной составляющей ИС. 1.2.1. Оценка производительности системы в целом.
Интегрально ИС может оцениваться системной производительностью или использованием смеси операций. Рассмотрим классический способ определения производительности Я- через среднее значение интервала между моментами окончания обработки задач. В этом случае в течение времени Т регистрируются интервалы между моментами завершения обработки задач TV..TN. Среднее значение этого интервала определяется интенсивностью выходного потока задач, и производительность системы Л = \/т.
Рассмотрим зависимость между средним числом задач, поступающих на вход системы в единицу времени (интенсивность входного потока задач Л) и средним числом задач, покидающих систему за единицу времени (интенсивность выходного потока задач Л) (рис. 1.3).
В области 0 Л Л интенсивность выходного потока полностью определяется интенсивностью входного потока: Д = Л. При Л Л система из-за ограниченности ресурсов - числа и быстродействия устройств, а также емкости памяти - не может в течение единицы времени обслужить все поступившие задания. Интенсивность выходного потока Я, достигнув предельного значения Л , при дальнейшем увеличении интенсивности входного потока не увеличивается. Значение Л определяет максимальную производительность системы для заданного класса задач и является характеристикой самой системы, не зависящей от интенсивности входного потока задач. Максимальная производительность системы — число конечное и определенное. число выполняемых операций п рогра м мно- апп арат» ыи п ре дел предел реализации ИС число требуемых операции» единицу времени
Обслуживание заявок пользователей ИС. При увеличении числа заявок, до предела среды реализации ИС (в частном случае - предела функциональных возможностей СУБД), часть их может быть помещена в очередь обслуживания, для дальнейшей отработки, при снижении количества заявок до уровня возможностей системы. При превышении программно-аппаратных [53, 56] возможностей системы, заявка будет отклонена (в обслуживании пользователя будет отказано). При использовании такого механизма очереди заявок не учитывается возможность их недетерминированного роста. При лавинообразном увеличении количества заявок, и как следствие, достижение такого предела, на уровне модели бизнес процессов отсутствует критерий, позволяющий определить степень важности выполнения заявки (некий «приоритет обслуживания») в момент существенного увеличения их количества в единицу времени. 1.2.2. Определение времени ответа.
Производительность ИС так же характеризуется временем ответа — длительностью промежутка времени от момента поступления задания в систему до момента окончания его выполнения (время выполнения транзакции). Кроме этой характеристики используют время отклика - длительность временного промежутка между вводом данных оператором и выдачей ему системой некоторых промежуточных данных. По времени отклика можно судить о реактивности системы, о ее способности быстро реагировать на действия оператора. Как показано в [58] - в общем случае время ответа является случайной величиной, обусловленной: 1) влиянием исходных данных на число операций ввода, обработки и вывода данных и непредсказуемостью значений исходных данных; 2) влиянием состава смеси задач, одновременно находящихся в системе, и непредсказуемостью состава смеси из-за случайности момента поступления задач на обработку.
Применение электронных средств идентификации студентов
В течение всего процесса обучения, студент взаимодействует с отдельными подразделениями университета. В случае локальной автоматизации, требуемая информация получается из слабосвязанных или полностью изолированных источников. Как уже упоминалось ранее - она может быть неполной и противоречивой. Для подтверждения своей личности при получении или передаче какой-либо информации, студенту необходимо предъявлять различные виды удостоверений личности: студенческий билет, зачетку, читательский билет, паспорт. С одной стороны замена бумажных удостоверений на единый электронный аналог, заметно сократила бы процедуру подтверждения личности, с другой стороны для ИС подобного уровня, очевидным следствием является необходимость интегрирования отдельных подсистем. В общем случае (объединив подсистемы в более крупные блоки) - участок наиболее эффективного использования смарт-технологий можно отобразить как промежуточную подсистему между корпоративной БД и основными подсистемами (рис. 2.4.). В связи с тем, что задачи управления, как правило, полностью изолированы от контингента студентов и большинства пользователей -применение смарт-технологий на таких участках может оказаться неэффективным. Параллельно возникает вопрос о приоритезации доступа при обмене информации между локальными подсистемами (насколько это справедливо и необходимо).
Рассмотрим типичную задачу построения ИИС. Программная инфраструктура ВУЗа включает несколько баз данных различных форматов [63]. На компьютерах-клиентах выполняется приложение, в общем случае запрашивающее данные из нескольких БД. Возможны следующие варианты решения [70, 88, 90]:
Для организации доступа приложения к базам данных можно использовать частный интерфейс прикладного программирования (для каждой БД свой собственный). Нетрудно заметить, что такое решение является неприемлемым. Детали доступа к БД определены в приложении, что крайне неудобно как при разработке (необходимо учитывать особенности работы с каждой из СУБД), так и при эксплуатации.
Доступ приложения к данным должен быть унифицирован. Необходимо использовать обобщенный API, скрывающий особенности баз данных, к которым выполняется доступ. Такой вариант является более перспективным, в силу обеспечения универсальности.
Таким образом, требования можно сформулировать так: Необходимо обеспечить доступ к различным базам данных Для реализации такого доступа требуется использовать унифицированный интерфейс (API - application program interface), который скрывал бы особенности баз данных и детали сетевого взаимодействия клиент/сервер.
Для решения задачи требуется выбрать размещение компонента, обеспечивающего унификацию доступа к базам данных (далее для краткости будем называть его компонентом доступа к БД) и способ выполнения операций доступа к БД. Данный компонент можно разместить либо на клиенте, либо на сервере. Наиболее очевиден первый вариант решения. На компьютере-клиенте, где выполняется приложение, размещается, помимо компонента доступа к БД, еще и сетевые компоненты (обобщенное название X Net Client, где X название конкретной СУБД), обеспечивающие доступ к каждой из баз данных. Так, если приложение работает с базами данных Oracle и Informix, то на компьютер-клиент должны быть установлены продукты Oracle SQL Net Client и Informix-Net Client. Недостатки подобного решения очевидны: Необходимость поддержки компонент представления и прикладных компонент Перегруженность системной функциональностью (синтаксической и семантической трансляцией SQL для каждой из баз данных). Использования множества сетевых протоколов прикладного уровня, обеспечивающих доступ к базам данных (для Oracle это будет SQL Net, для Informix Informix-Net и т.д.). Компонент X Net у большинства поставщиков СУБД представляет собой развитую сетевую подсистему со специализированными сервисами (сервисом имен, например) и ее настройка для использования требует специальных знаний и навыков. Примером интеграции баз данных на стороне клиента является прямая реализация (то есть клиент/сервер) подхода на основе стандарта ODBC. Интерфейс ODBC обеспечивает взаимную совместимость серверных и клиентских компонентов доступа к данным. Для организации унифицированного доступа к различным СУБД используется драйвер ODBC (реализованный для различных платформ и операционных систем).
Другим возможным решением является размещение компонента доступа к БД на стороне сервера. Приложение на компьютере-клиенте взаимодействует с сервером посредством выбранного протокола обмена информацией. Пользователь обращается к любым базам данных, доступным в рамках информационной среды сети. Обращение к базам данных других форматов полностью прозрачно для клиента, то есть клиент ничего не знает о том, на каком из компьютеров-серверов расположена искомая база данных и в каком она формате. Однако обращение к базе данных происходит не напрямую (как в случае с ODBC), а опосредованно, через сервер интеграции. Таким образом, интеграция баз данных на уровне сервера предполагает: выделение некоторого компьютера, который выполнял бы роль интеграционного сервера баз данных; единообразный способ доступа приложения на компьютере-клиенте СУБД к интеграционному серверу БД; использование специализированных средств для организации доступа интеграционного сервера к базам данных других форматов.
Методы построения функции принадлежности требований к приоритетности информации, заданного уровня качества
Существует значительное количество методов построения по экспертным оценкам функций принадлежности нечеткого множества /лА{х). Выделяют две группы методов: прямые и косвенные методы [12].
Прямые методы характеризуются тем, что эксперт непосредственно задает правила определения значений функции принадлежности /лА(х), характеризующей элемент х. Эти значения согласуются с его предпочтениями на множестве элементов X следующим образом: 1. для любых xvx2eX,{iA(xl) juA(x2) тогда и только тогда, когда х2 предпочтительнее JC19 т.е. в большей степени характеризуется свойством А; 2. для любых х1,х2єХ,{іА(х1) = {іА(х2)т:огд,а и только тогда, когда х, и х2 безразличны относительно свойства А.
Примерами прямых методов являются непосредственное задание функции принадлежности табл., графиком или формулой. Недостатком этой группы методов является большая доля субъективизма.
В косвенных методах значения функции принадлежности выбираются таким образом, чтобы удовлетворить заранее сформулированным условиям. Экспертная информация является только исходной информацией для дальнейшей обработки. Дополнительные условия могут налагаться как на вид получаемой информации, так и на процедуру обработки. Дадим краткую характеристику наиболее часто используемых косвенных методов построения функций принадлежности.
Построение функций принадлежности на основе парных сравнений
Метод [12] основан на обработке матрицы оценок, отражающих мнение эксперта об относительной принадлежности элементов множеству или степени выраженности у них некоторого оцениваемого свойства.
Потребуем, чтобы для всех элементов множества А выполнялось равенство ЇУ ( ,) = ! (3.2.1) /=i Степень принадлежности элементов множеству А будем определять посредством парных сравнений. Для сравнения элементов используются оценки, приведенные в табл. 3.1.1. Оценку элемента дг, по сравнению с элементом Xj с точки зрения свойства А обозначим через afJ. Для обеспечения согласованности примем ai}=\jajt. Оценки atj составляют матрицу S = jay . Найдем W = (w,,...,wn)- собственный вектор матрицы 5", решая уравнение S-W = X-W (3.2.2) где Я - собственное значение матрицы S.
Вычисленные значения, составляющие собственный вектор W, принимаются в качестве степени принадлежности элемента х к множеству A:fiA(xt) = w,;/ = l,«. Так как всегда выполняется равенство S-W = n-W, то найденные значения тем точнее, чем ближе Дтах к п. Отклонение Дтах от п может служить мерой согласованности мнений экспертов.
Построение функций принадлежности с использованием статистических данных
Предположим, что наблюдая за объектом в течение некоторого времени, человек п раз фиксирует свое внимание на том, имеет место факт А или нет. Событие, заключающееся в п проверках наличия факта А будем называть оценочным [36].
Пусть в к проверках имел место факт А. Тогда эксперт регистрирует частоту р = к/п появления факта А и оценивает ее с помощью слов "часто", "редко" и т.п.
На универсальной шкале [0,1] необходимо разместить значения лингвистической переменной: Весьма редко, более - менее редко, более менее часто, весьма часто. Тогда степень принадлежности некоторого значения вычисляется как отношение числа экспериментов, в которых оно встречалось в определенном интервале шкалы, к максимальному для этого значения числу экспериментов по всем интервалам. Метод требует выполнения условия, чтобы в каждый интервал шкалы попадало одинаковое число экспериментов. Если это условие не выполняется, требуется дополнительная обработка экспериментальных данных с помощью так называемой матрицы подсказок [36].
Построение функций принадлежности на основе экспертных оценок Рассмотрим особенности [12] построения функций принадлежности для приближенных точечных (например, X приблизительно равен 10) и интервальных оценок (вида X находится приблизительно в интервале от 8 до 11).
Естественно предположить, что функцию принадлежности необходимо строить следующим образом: если a x fi ,io fjiatP)(x) = l; если х а, то іл(аР){х) = ца(х); если х р,то Ц{а,Р)(.х) = Ир(х) где/i(a (JC)- функция принадлежности нечеткому интервалу (or,/?); //а(х)и Рр(х) - функции принадлежности нечетким множествам чисел, приближенно равных соответственно а и /3. При построении функции принадлежности чисел, приблизительно равных некоторому к, можно использовать функцию [12] Мх) = е- , (3.2.3) где а зависит от требуемой степени нечеткости /лк (х), и определяется из выражения где p - расстояние между точками перехода для цк(х), т.е. точками, в которых функция вида (3.2.3) принимает значение 0,5 (точки а я б).
Таким образом, задача построения // (х)для некоторого числа сводиться к отысканию параметров а и , б чтобы можно было определить Р(х), с помощью, используя а,построить juk(x).
Применение смарт-карт в системе безопасности ИИС ВУЗа
Анализ методов решения задачи выборки критериев для АДИ Принципиальными особенностями решения задачи выбора рационального варианта АДИ, определяющими метод ее решения являются: о многокритериальное задачи выбора; о не только количественное, но и качественное (нечеткое) описание показателей качества АДИ, задаваемых в виде требований; о при нечеткой постановке задачи влияние на выбор метода ее решения экспертной информации, определяющей предпочтение того или иного показателя.
Рассмотрим указанные особенности решения задачи более подробно. Общая постановка задачи многокритериальной оптимизации имеет следующий вид [16].
Пусть Лг = х,,...,х-,...,хл- вектор оптимизируемых параметров некоторой системы S. Некоторое j-e свойство системы S характеризуется величиной у-го показателя ql(X);j = ],m. Тогда система в целом характеризуется вектором показателей Q = \qx,...,qj,—,qm\- Задача многокритериальной оптимизации сводится к тому, чтобы из множества Ms вариантов системы S выбрать такой вариант (систему SQ), который обладает наилучшим значением вектора Q. При этом предполагается, что понятие "наилучший вектор Q" предварительно сформулировано математически, т.е. выбран (обоснован) соответствующий критерий предпочтения (отношение предпочтения).
Анализ литературы показывает, что все многочисленные методы решения многокритериальных задач можно свести к трем группам методов: о метод главного показателя; о метод результирующего показателя; о лексикографические методы (методы последовательных уступок). Кратко рассмотрим суть этих методов решения многокритериальных задач. Метод главного показателя основан на переводе всех показателей качества, кроме какого-либо однородного, называемого главным, в разряд ограничений типа равенств и неравенств. Присвоим главному показателю номер (5). Тогда задача сводится к однокритериальной задаче выбора системы SeMs, обладающей минимальным значением показателя qx(S) при наличии ограничений типа равенств и неравенств, т.е. имеет вид mmq S) (3.3.1) при ограничениях qj(S) = qJ0;j = 2,...,1; qk(S) qk0;k = l + \,...,p; (3.3.2) 4r(.s) 4ro »r = P + - m Методу главного показателя присущи следующие недостатки:
1. В большинстве случаев нет достаточных оснований для того, чтобы считать какой-то один и притом вполне определенный показатель качества является главным, а все остальные — второстепенными.
2. Для показателей качества q2(S),...,qm(S), переводимых в разряд ограничений, достаточно трудно установить их допустимые значения. Метод результирующего показателя качества основан на формировании обобщенного показателя путем интуитивных оценок влияния частных показателей качества qx,...,qm на результирующее качество выполнения системой ее функций.
Оценки такого влияния даются группой специалистов — экспертов, имеющих опыт разработки подобных систем.
Наибольшее применение среди результирующих показателей качества получили аддитивный, мультипликативный и минимаксный показатели. Аддитивный показатель качества представляет собой сумму взвешенных нормированных частных показателей и имеет вид т б = 1 , 7, (3.3.3) 7=1 где qj - нормированное значение j -го показателя; aij — весовой коэффициент j -го показателя, имеющий тем большую величину, чем больше он влияет на качество системы; m YJ(oj=\\(o} 0;j = l,m
Главным недостатком аддитивного показателя является то, что при его применении может происходить взаимная компенсация частных показателей. Это значит, что уменьшение одного из показателей вплоть до нулевого значения может быть компенсировано возрастанием другого показателя. Для ослабления этого недостатка вводятся специальные ограничения на минимальные значения Мультипликативный показатель качества образуется путем перемножения частных показателей с учетом их весовых коэффициентов и имеет вид т =П Л (3-3.4) ;=1 где q} и a j имеет тот же смысл, что и в аддитивном показателе. Наиболее существенное отличие мультипликативного показателя от аддитивного заключается в том, что аддитивный показатель базируется на принципе справедливой абсолютной уступки по отдельным показателям, а мультипликативный - на принципе справедливой относительной уступкичастных показателей, на их веса и другие приемы.
.
