Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы информационно-аналитического обеспечения фундаментальных исследований и критических технологий в «новой экономике» 16
1.1. Интеграционные процессы и инновационный менеджмент в естественнонаучных исследованиях 16
1.2. Особенности создания и функционирования инфраструктуры критических технологий 20
1.3. Методологические принципы анализа критических технологий и выбора приоритетов 39
1.4.Управление и согласование информационных потоков в сфере критических технологий 45
1.5.Требования к качеству информационных потоков 54
Глава 2. Анализ информационных потоков и процессов в сфере критических технологий 62
2.1. Исследование моделей предметной области информационной инфраструктуры критических технологий 62
2.2. Технологическая модель функционирования информационной системы 73
2.3. Анализ работы системы с учетом приоритетов и переходных процессов длительности переключения 83
2.4. Анализ работы системы с различными дисциплинами обслуживания 90
2.5. Анализ системы абонентского обслуживания 93
Глава 3. Исследование информационной системы и процессов критических технологий в развитии 102
3.1. Принципиальные основы создания системы 102
3.2. Трансформация информационной системы при изменении аппаратно-программных средств 114
3.3. Повышение эффективности информационной технологии 131
3.4. Программное, информационное и лингвистическое обеспечение системы на современном этапе 142
Глава 4. Формализованные методы и модели экспертных оценок в сфере критических технологий с учетом согласующих факторов 155
4.1. Согласование различных факторов, как метод решения общих проблем удовлетворения ограничений 155
4.2. Согласование как метод рационального выбора 161
4.3. Модель принятия согласованного решения в условиях разных предпочтений 165
4.4. Семантическая совместимость как метод согласования информационных потоков, процессов, структур 168
4.5. Согласование на уровне интерпретаций 174
4.5.1. Эмуляция как средство обеспечения совместимости программных средств 178
4.5.2. Фреймовая модель фильтрации информационных потоков 187
4.6. Согласование информационных процессов на уровне транзакций и переходов 194
4.7. Согласование процессов, критичных к временным параметрам 196
Глава 5. Обоснование и выбор фракталов и конкретных направлений исследований и разработок в структуре этих фракталов 202
5.1. Общие принципы и обоснование выбора фракталов 202
5.2. Выбор конкретных научных исследований и разработок в рамках выделенных фракталов 204
5.3. Аналитические подходы к выбору направлений исследований в выделенных фракталах 205
5.4. Модель анализа информационных потоков в выделенной предметной области знаний 226
5.5. Особенности согласования информационных процессов и алгоритмов в инфраструктурах предметной области 237
Заключение 244
Литература
- Особенности создания и функционирования инфраструктуры критических технологий
- Технологическая модель функционирования информационной системы
- Трансформация информационной системы при изменении аппаратно-программных средств
- Модель принятия согласованного решения в условиях разных предпочтений
Введение к работе
Актуальность работы
Фундаментальные и прикладные исследования в области критических технологий (КТ) относятся к важнейшим государственным приоритетам, так как определяют научную, интеллектуальную, экономическую и военную независимость государства, его положение и роль среди других государств мира. Благодаря активному развитию информационно-интеграционных процессов и инновационного менеджмента в науке, высшем образовании и экономической политике, инновационные процессы в фундаментальных и прикладных исследованиях в сфере критических технологий стали определяющими для создания наукоемкой и высокотехнологичной продукции, ускорения развития новых научных идей и направлений, внедрения научных разработок в науку и производство.
Актуальность работы определяется необходимостью исследования механизмов, оказывающих прямое и косвенное воздействие на развитие информационно-интеграционных процессов и инновационный менеджмент в сфере естественнонаучных исследований и разработок, повышение эффективности использования практически-полезных материалов и образцов новой техники в целях содействия ускоренному решению КТ и наиболее важных научно-технических проблем в интересах экономики Российской Федерации. Совершенствование и повышение эффективности функционирования информационных технологий и систем в научной и других видах целенаправленной деятельности становится одной из главных задач в интеграционных процессах. Концентрация релевантных знаний и переход к управлению знаниями открывают новые высокоэффективные пути решения проблем, таких как практическая реализация модели «от идеи к ее воплощению в реальные достижения и современную научную и производственную продукцию, приборы, новые установки и технологии».
Целью работы является исследование и разработка эффективной системы управления информационными процессами и потоками в информационной инфраструктуре критических технологий (ИИКТ). Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач: 1) разработка концепции создания ИИКТ; 2) выявление актуальных фракталов, роли и значения областей наиболее критически важных народнохозяйственных и конверсионных разработок и перспективных исследований КТ; 3) исследование и разработка методов и моделей для эффективного управления информационными процессами и потоками при реализации важнейших государственных программ, связанных с КТ в естественнонаучной области исследований; 4) согласование процессов и информационных потоков при содействии организациям в информационно-аналитическом обеспечении инновационной деятельности в области КТ и перспективных научных исследований, создании новейших технологий и производств, актуальных для реальной экономики Российской Федерации; 5) организация первоочередного приоритетного обеспечения релевантной информацией, образцами современного оборудования и целевым финансированием инновационных проектов КТ.
Объект исследования: ИИКТ в сфере перспективных естественнонаучных исследований и разработок.
Предмет исследования: Управление информационными процессами и потоками в ИИКТ; информационно-аналитическое, аппаратно-программное обеспечение и целевое финансирование инновационных проектов в 6 фракталах естественнонаучной области исследований: 1) суперкомпьютерные вычислительные технологии; 2) нанотехнологии в электронике; 3) фемтосекундные лазерные технологии; 4) технологии прецизионного приборостроения; 5) технологии систем реального времени; 6) биотехнологии.
Структура диссертации
Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения и приложения.
В Главе 1 «Проблемы информационно-аналитического обеспечения фундаментальных исследований и критических технологий в «новой экономике» определены особенности объекта исследования - ИИКТ, которая порождает информационные потоки и процессы, сопровождающие и поддерживающие перспективные фундаментальные естественнонаучные исследования (ЕНИ) КТ. Исследуются следующие проблемы:
- роль различных факторов, оказывающих влияние на выполнение ЕНИ и разработок КТ; особенности развития научных достижений, процесса превращения результатов научных исследований и разработок в технологические разработки и новую информацию; инновационный менеджмент «новой экономики»;
- аналитические и информационные модели в научной сфере организации НИОКР и распространения информации, направленные на совершенствование и повышение эффективности функционирования информационных технологий и систем в научных видах целенаправленной деятельности;
- методы и средства, обеспечивающие информационно-аналитическое сопровождение научных исследований и разработок, выбор приоритетов, управление инновационным процессом; функции государственных структур в обеспечении технологического развития сферы научных исследований и разработок;
- проблемы согласования информационных потоков и процессов в ИИКТ, роль и значение автоматизированных систем обработки информации (АСОИ) в управлении информационными потоками;
- требования к качеству информационных потоков, обеспечивающих КТ и перспективные научные исследования и разработки в области ЕНИ, повышение эффективности информационного обеспечения процессов и систем в сфере научной деятельности и эффективности принятия решений.
Особое внимание уделено исследованию процессов перехода к новым принципам организации и структурирования данных, направленных на создание баз данных документов релевантной информации в определенных областях приоритетных научных исследований; на согласованное обеспечение творческих коллективов научными, техническими, прикладными, информационными, программными средствами, обеспечивающими успешное выполнение инновационных проектов в области КТ ЕНИ.
В Главе 2 «Анализ информационных потоков и процессов в сфере критических технологий» исследуются и решаются следующие задачи:
- с использованием теории массового обслуживания описываются формализованные модели предметной области распределенной совокупности информации и данных (РСИД) домена КТ глобального информационного пространства (ГИП), ИИКТ и структуры «ИИКТ-потребители информации»; - устанавливаются взаимоотношения, строятся модели с учетом особенностей критических технологий (приоритетность, учет временных параметров и др.), исследуются информационные процессы и потоки между структурами, технология обработки информации, согласование информационных потоков и процессов с регистрацией и обработкой с учетом различных дисциплин обслуживания и переходных процессов, особенности обработки информации КТ в режиме «запрос - ответ» при абонентском обслуживании и в открытых (разомкнутых) системах с бесконечным ожиданием.
В Главе 3 «Исследование предметной области информационной инфраструктуры критических технологий в ее развитии» проводится анализ развития предметной области ИИКТ с 1986 г. по настоящее время. Ставятся и решаются следующие задачи: 1) подходы к созданию АСОИ ИИКТ для обработки информации и информационно-аналитического обеспечения КТ с учетом согласования процессов, потоков и алгоритмов при сборе, хранении, обработке, . поиске, передаче, представлении и воспроизведении информации; 2) трансформация информационной системы при переходе с одних аппаратно-программных средств на другие; 3) совершенствование и повышение эффективности функционирования информационной технологии АСОИ ИИКТ на начальном и последующих этапах эксплуатации системы; 4) программное, информационное и лингвистическое обеспечение АСОИ ИИКТ на современном этапе.
В Главе 4 «Формализованные методы и модели экспертных оценок в сфере критических технологий с учетом согласующих факторов» проводится анализ факторов, оказывающих влияние на выбор инновационных проектов КТ. Используются методы рационального выбора, принятия согласованного решения оптимального по Парето, оценки качества альтернатив при совпадающих и разных мнениях (предпочтениях), семантической совместимости, согласования схем программ на уровне интерпретаций и другие методы и модели, характерные для многокритериальных задач.
В Главе 5 «Обоснование и выбор фракталов и проектов критических технологий» изложены научно-технические приоритеты и критические технологии, в рамках которых осуществлено первоочередное развитие конкретных исследований и разработок (инновационных проектов), их системное обеспечение и сопровождение. В рамках этих фракталов выделены перспективные ЕНИ, осуществлено их первоочередное приоритетное информационное, аппаратно-программное обеспечение и целевое финансирование в структуре ИИКТ. Изложены основные принципы, обоснование и выбор фракталов, конкретных исследований и разработок в рамках этих фракталов (проектов) в соответствии с предметом специализации.
В Приложении приводятся результаты внедрения приоритетных исследований и разработок инновационной деятельности в сфере критических технологий, итоги внедрения, акты, заключения экспертных комиссий, соответствие выбранных фракталов критическим технологиям и др. На защиту выносятся:
Формализованное представление ИИКТ, методика и методология ее построения и развития. Принципы и методы согласования и анализа внутренних и внешних информационных потоков и процессов в ИИКТ, обеспечивающие эффективное развитие инновационной деятельности. Модели и алгоритмы построения баз данных, автоматизированной системы обработки информации в структуре ИИКТ. Методы трансформации при эволюции ИИКТ, связанные с развитием вычислительных структур, систем и инновационной деятельности. Формализованные модели выбора альтернативных проектов и их системного обеспечения в 6 фракталах ЕНИ.
Научная новизна работы состоит в следующем:
1) Обобщена и развита концепция и разработаны формализованные модели ИИКТ и основных ее элементов с позиций системного релевантного информационно-аналитического обеспечения инновационных проектов (информация, технологии, образцы новой техники, целевое финансирование);
2) разработаны методологические принципы системного информационно-аналитического обеспечения разработок в условиях интеграционных процессов и инновационного менеджмента в области ЕНИ; 3) разработаны методы классификации и фильтрации информационных потоков, критерии и оценки инновационной значимости проектов в 6 фракталах перспективных исследований и технологий; 4) исследованы проблемы взаимодействия различных элементов и компонент инфраструктур системного обеспечения и в качестве определяющей доминанты предложен механизм согласования (синергии) потоков, процессов и алгоритмов в структуре «РСИД -ИИКТ - потребители информации»; 5) разработана формализованная методика исследования информационных потребностей организаций и их обеспечения на основе информации и знаний РСИД ГИП; 6) исследованы на моделях различные информационные структуры, определены оптимальные режимы функционирования подсистем, разработаны методы и программы взаимодействия в структуре «РСИД - ИИКТ - потребители информации»; 7) разработан надежный и эффективный комплекс лингвистических, информационных и программных средств, обеспечивающих автоматизированную обработку научно-технической информации в структуре ИИКТ в непрерывном технологическом цикле в течение 20 лет; 8) разработаны структуры согласованного взаимодействия частных моделей информационных потоков в узких предметных областях с интегральными информационными потоками в сфере КТ. Практическая ценность работы 1) Изложены научно обоснованные технические и технологические решения, реализация которых внесла значительный вклад в развитие науки, экономики страны и повышение ее обороноспособности (внедрено около 50 перспективных исследований и разработок); 2) разработаны предложения и задачи, вошедшие в Государственные программы по таким направлениям, как фемтосекундные лазерные технологии, нанотехнологии, суперкомпьютерные вычислительные технологии и др.; 3) созданы АСОИ и разработаны архитектурные, информационно-лингвистические и программные средства автоматизированной технологии обработки информации и управления (более 50 тысяч операторов на алгоритмических языках в системах управления базами данных на ЭВМ различных поколений); 4) разработаны и обобщены методы первоочередного приоритетного информационно-аналитического, аппаратно-программного обеспечения и целевого финансирования инновационных проектов и разработок в 30 организациях в структуре ИИКТ; с их использованием созданы новые технологии, структуры, приборы, материалы, системы, центры коллективного пользования для ЕНИ. Основные научные результаты работы
Основные научные результаты работы следующие:
- теоретически разработана, обобщена и решена важная проблема создания и исследования ИИКТ; разработаны методы, методология развития ИИКТ и ее применения для эффективной реализации инновационной деятельности в области ЕНИ;
- разработаны модели согласования процессов и потоков при системном обеспечении инновационной деятельности -методологические основы интеграционного развития научных исследований и разработок в «новой экономике»; комплексного обеспечения исследований и разработок релевантными информационными материалами, современными аппаратно-программными средствами и необходимыми ресурсами; исследованы формализованные методы согласования различных факторов в сфере КТ как решение проблем удовлетворения ограничений, рационального выбора, принятия согласованного решения в условиях разных предпочтений, семантической совместимости и др.; разработаны методы и модели согласования различных факторов применительно к выбору альтернативных перспективных инновационных проектов, релевантной информации; повышению эффективности информационных структур и улучшению качества инновационных проектов;
- исследована предметная область ИИКТ, проведена оценка и выбраны модели данных для АСОИ-1 - АСОИ-3, разработаны структуры баз данных (БД), осуществлено логическое и физическое проектирование БД, созданы основная БД, охватывающая информацию о ИМ примерно по 40 тематическим направлениям науки, техники, технологиям и др. с ежегодным поступлением порядка 15 тыс. документов в год с ретроспективой до 10 лет и несколько рабочих баз данных, ориентированных на специальную тематику (фирмы, организации и др.); разработаны комплексы программного, информационного и лингвистического обеспечения для АСОИ трех поколений, насчитывающие около 50 тысяч операторов на языках Natural, Datatrieve, системном языке, LotusScript и командных языках, обеспечившие решение задач ИИКТ;
- определены базовые принципы, обоснование и выбор 6 фракталов, конкретных исследований и разработок в рамках этих фракталов в соответствии с предметом специализации, в которых выявлены первоочередные перспективные направления и разработки в области ЕНИ, проведена их экспертиза и осуществлено первоочередное приоритетное информационно-аналитическое, аппаратно программное и целевое обеспечение в структуре ИИКТ;
- предложен новый подход к информационному обеспечению разработки КТ, основанный на использовании моделей и методов моделирования, принятых в той же предметной области знаний. Этот подход позволяет глубже понять информационные потребности в конкретной области знаний, является одним из эффективных и тонких методов анализа новейших разработок, фильтрации информационных потоков в выделенной предметной области знаний, открывает путь для обеспечения разработки релевантной информацией, проектирования и построения прикладных экспертных систем; метод продемонстрирован на примере фрактала «нанотехнологии в электронике»;
- разработаны модели фильтрации информационных потоков в выделенной предметной области знаний с использованием аналога фреймовой структуры и квантовой модели для квантово-размерных структур, причем последняя позволяет анализировать многие эффекты, связанные с накоплением информационных квантов, исследовать детально объект, поведение процесса, выразить состояние микрообъекта в пространстве и времени и т.п., и обеспечить проводимые исследования релевантной информацией. С использованием этой модели определены требуемые характеристики измерительных приборов для разработки структур новой элементной базы наноэлектроники.
Проведенные исследования и разработки способствовали получению уникальных научно-практических результатов в фундаментальных и прикладных исследованиях, развитию ряда новых научных направлений, внедрены в промышленность и НИИ, позволили сохранить приоритет выделенных научных исследований на мировом уровне.
Особенности создания и функционирования инфраструктуры критических технологий
Мы определяем, что существенное влияние на эффективность научных исследований F оказывают: кадровый состав исследовательской группы К, используемое группой научное оборудование О; научная, техническая и технологическая информация I; научные и производственные фонды В, финансовые ресурсы М; факторы, связанные с реализацией разработок R. В свою очередь научный уровень кадрового состава определяется U -научной школой (здесь под а нами подразумевается научная специализация, под со - научные достижения, % - научные связи; Л -достижения в фундаментальной области, р - достижения в прикладных разработках, п - научные публикации, р - воплощения научных разработок, 0 - воплощения ОКР). Кадры характеризуются также V - возрастным составом группы, N - количеством людей в группе, S - кадровой инфраструктурой группы.
Что касается оборудования О, то под Б подразумевается используемое старое научное оборудование (уникальные установки, такие как радиотелескопы, ускорители, стеллараторы, установки молекулярно-лучевой эпитаксии (МЛЭ) и др.), v - новое научное оборудование (ННО), которое может быть задействовано z или еще не используется т. Аналогичную классификацию проведем для информации: ср - используемая информация, X - новая информация (НИ), \i - используемая НИ, 5 - неиспользуемая НИ.
На эффективность научных исследований оказывают также влияние занимаемые научной группой площади - Р (в каких условиях работает группа), X - коммунальное хозяйство, Т -инфраструктура предприятия (наличие ОКБ, завода, специальных служб, мест для отдыха, занятия спортом и т.д.), W - обновляемость основных фондов. Определяющее значение имеют также А - фонд оплаты труда, Е - фонд оплаты коммунального хозяйства, С -другие источники финансирования специалистов, Y - налоговое бремя, D - финансовые ресурсы развития научно-исследовательских работ, - налогообложение, L - налоговые льготы. Если группа занимается внедрением и «проталкиванием» разработок на рынок, то важны также так называемые J - циклы реализации новшеств и Q -деловые циклы принятия нововведения потребителем.
Возможно, мы выделили не все факторы, влияющие на эффективность проведения НИОКР, например, не учли психологические факторы (творческая атмосфера, психологическая совместимость разработчиков), политические факторы (престижность профессии), точно не определили, что значит старая или новая информация или оборудование и т.д. Наша цель в другом — определить, на какие факторы может оказать влияние сеть коллаборативных агентов ИИКТ. Заметим, что в традиционной инфраструктуре информационного обеспечения (рис. 1) информационный работник лишь информирует о новых разработках и не оказывает какого-либо влияния ни на один из приведенных факторов, от которых зависит эффективность научных исследований. В его задачу входит только своевременное, в возможно короткие сроки, информирование разработчиков новой техники, новых технологий или научных работников о новых публикациях по исследуемой проблеме.
С развитием Интернет-технологий расширилась возможность информирования специалистов (за счет доступа к более широкой аудитории, быстрого обмена информацией по электронной почте и т.д.), что, естественно, способствовало более активному обмену информацией между участниками однотипных разработок. В новой информационной среде - ИИКТ сеть взаимодействующих между собой агентов (участников) из сфер науки, информатики, бизнеса и политики согласует свои действия с целью получения наибольшего эффекта (выгоды) от реализации проекта, и может оказывать прямое или косвенное влияние практически на все приведенные нами факторы. Ограничимся 8 факторами, на которые реально оказывают влияние коллаборативные участники ИИКТ: р - достижения в прикладных разработках, 0 - воплощения ОКР, v - приобретение нового научного оборудования, X - поиск и предоставление новой информации, С - другие источники финансирования специалистов, D - финансовые ресурсы развития научно-исследовательских работ, L - налоговые льготы, связанные с приобретением научного оборудования, J - циклы реализации новшеств. Даже не все, а только указанные факторы оказывает, как мы покажем позднее, существенное влияние на реализацию и внедрение разработок КТ. Управление информационными потоками предполагает сбор, фильтрацию, распространение и многократное использование информации людьми, группами людей, корпорациями и странами, работающими в области КТ, для успешной работы в достижении инновационных целей. Организация управления информацией включает создание оптимальных условий для наилучшего обмена информационными процессами и потоками между творческими коллективами, совместно работающими над инновационными проектами, разработку или эффективное использование соответствующих средств (приборов, оборудования, информационных структур, телекоммуникационных и мобильных сетей и систем, программ и др.).
Технологическая модель функционирования информационной системы
Представленную на рис. 11 схему, исследуем на функциональном и абстрактном уровнях с учетом необходимости согласования работы всех ее звеньев. Такое согласование означает, что ни на одном этапе работы системы и ни в каких звеньях конфликтные ситуации, возникающие по внутренним и внешним причинам, не приводят к тупикам, а возможные заторы разрешимы [43,115]. На функциональном уровне необходимо разрешить: согласование входного информационного потока с его регистрацией и обработкой на основных технологических участках схемы (переходы из кластера 1а в кластер 16, далее в кластеры 2, 3, 4, 5 и 6); согласование различных рабочих характеристик системы; согласование автоматизированного ввода вторичной информации с технологией ее обработки [44,49-54,116,179,295].
Согласование потока с регистрацией. Информационная среда представляет собой человеко-машинную систему с большим числом параллельно-действующих процессов. Для анализа согласования потоков с регистрацией информационную систему (рис. 11) представим в виде групповой системы обработки из нескольких двухфазных систем массового обслуживания M/M/N/oo-системы, где М - это простейший пуассоновский поток требований на входе системы, М - показательное распределение длительности обслуживания входных требований, N - число агентов, обрабатывающих информацию на отдельных участках (N=1 в случае одного агента), оо - число мест ожидания.
Как было показано, последовательно расположенные кластеры выполняют различные задачи и имеют различную производительность. Рассмотрим вначале случай, когда в системе, состоящей из двух последовательно расположенных кластеров различной производительности, первый характеризуется параметром //,, второй //2. Поступившее в систему требование вначале обслуживается первым кластером. Если он занят, то требование ожидает своей очереди до завершения обслуживания ранее пришедших заявок. После обслуживания первым кластером заявка поступает во второй кластер, если кластер свободен, или становится в очередь и ждет пока второй кластер освободится. Выходной поток из кластера 2 направляется в кластер 3, а выходной поток кластера 3 становится входным потоком в кластер 4 или 5 и т.д.
Тогда для такого рода систем массового обслуживания с ограниченным потоком требований и многофазным обслуживанием из системы дифференциальных уравнений [53,183] находим:
Таким образом, всю технологическую цепочку обработки информации в системе АСОИ можно представить в виде пар связанных (согласованных) кластеров, а суммарную технологическую обработку - в виде суммарного входного в кластер 1 АСОИ потока и суммарного выходного из кластера 5 АСОИ потока. Число требований на входе каждого кластера системы конечно и равно ть, где к - номер кластера. Соответственно, приведенные в диссертации формулы (26) - (28) должны быть преобразованы при окончательных расчетах параметров систем массового обслуживания согласно изложенного нами подхода. Для этого обозначим через Х\, Х12, ... , Х\ (29) - входящие потоки поставщиков информации на входе АСОИ, X і, X 2, ... , X m (30) -информационные потоки на входе отдельных кластеров (кроме первого).
Приведенный упрощенный расчет позволяет быстро определить основные параметры загрузки АСОИ, но он не учитывает временных затрат на обработку каждого отдельного материала и состояния системы при произвольном законе обслуживания. Для этого рассмотрим систему M/G/N/oo с произвольным законом обслуживания. Пусть в момент t=0 процесс начинается при наличии в системе i 0 требований, одно из которых (і-й пакет) поступает на обработку. В течение обслуживания выданных агенту пакетов ему могут быть переданы, т.е. могут поступить, еще пакеты, присоединяемые к очереди. Случайное время, затрачиваемое на обработку і-го пакета, обозначим через b -длина периода занятости. Пусть пакет, находящийся на обработке в системе у агента в момент времени t, обрабатывался уже в течение времени z, где x z x+dx. Обозначим через m(t) 0 число пакетов, находящихся у агента на обработке в момент времени t в интервале 0 t b . В модели такого типа вероятность того, что у агента находится m пакетов может быть записана в виде [49]:
Трансформация информационной системы при изменении аппаратно-программных средств
При изменении инфраструктуры (ЭВМ, ОС, СУБД) возникает проблема отображения моделей данных. В этой проблеме выделяют четыре аспекта: отображение структур, ограничений, операций и баз данных [131].
Рассмотрим решение этой проблемы в практическом плане при переводе АСОИ из среды ОС ЕС ЭВМ и СУБД ADABAS на ЭВМ VAX-11/750 в среду VAX VMS и ACMS и из среды VAX в среду локальной сети ШМ PC с Windows NT и Lotus Notes.
При изменении технико-программной среды разработчику приходится решать проблему согласования накопленных данных с новой средой. Это согласование может быть обеспечено на основе преобразования старой схемы в эквивалентную данной, но более эффективную. Процесс реализации отображения БД включает операции чтения исходных данных, логической трансформации данных во внутреннюю форму представления (отображения), создания целевых данных (записи). Возможны три подхода к реализации процесса конвертирования базы данных: использование специальной конвертирующей системы (КС), КС общего назначения, средств СУБД. Желательно, чтобы этот переход от одной информационной среды к другой, от одного качества к другому был наиболее благоприятным. Для этого обратимся к теории [131,167-170].
Задача преобразования схемы является достаточно сложной и специфичной. Это вызвано неопределенностью исходных условий и ограничений, различием системных возможностей ОС и СУБД разнородных ЭВМ, структурным различием исходных схем. ЭВМ, такие как ЕС и VAX, отличаются не только программными средствами, но и способами представления данных, форматами, алфавитами, методами кодирования, информационными языками. С теоретической точки зрения переход от реляционной к проблемно-ориентированной модели данных связан с тем, что разработанная схема базы данных для АСОИ-1, как и другие подобные схемы, характеризуется описаниями структур и ограничениями. Основные ограничения - это ограничения на зависимости между атрибутами. Зависимости могут быть функциональные, многозначные, по соединению, иерархические, взаимные и др. и специфицируют ограничения на типы сущностей. Определенные нежелательные структуры функциональных зависимостей отношений вызывают аномалии, устранение которых достигается наложением ограничений на структуру. В соответствии с теорией реляционных баз данных схема отношений, удовлетворяющая таким ограничениям, находится в нормальной форме и определяет качество разработки и развития схемы [131]. Приведение схемы отношения в нормальную форму осуществляется посредством декомпозиции. Нормальные формы развивались в контексте функциональных и многозначных зависимостей путем удаления аномалий. Поэтому определение качества схемы в реляционных БД довольно ограничено и исключает многие другие важные аспекты, такие как сложность и расширяемость схемы, нормальные формы для подкласса отношений, включающих зависимостей и др. Многие желаемые свойства в схеме базы данных, такие как правильность, расширяемость, минимальность, нормализация становятся понятными только в контексте объектно-ориентированных моделей [202].
Пусть О - это бесконечное множество объектов, каждый из которых имеет уникальный идентификатор, а Р - бесконечное множество свойств/ролей функций. Термин объект может относиться к кортежу в реляционной модели, сущности (или связи) в сущностно-реляционной или семантической модели данных, к объекту - в объектно-ориентированной модели данных. Объекты группируются в классы, основанные на множестве общих свойств/ролей. Функция свойства класса реР может иметь значение примитива типа базы, экземпляра объекта класса, функции произвольной сложности и др. Каждая функция р должна иметь имя и сигнатуру (тип домена), а для простоты и уникальный идентификатор свойства.
Полагая, что термин класс заключает в себе описание типа, состоящее из конечного множества свойств функций, и представляет собой множество объектов, согласуемых с этим типом, то каждый класс характеризуется уникальным именем класса, описанием типа и множеством членов. Пусть и - класс объектов, type(u) - тип класса и properties(u) - множество свойств функций, определенных в классе типа и. К каждой функции свойства класса ре properties(u) можно обратиться через домен класса domain(p,u). К коллекции объектов, принадлежащих к классу и, обращение может быть задано в виде content(u)=def{ojoeu}.
Модель принятия согласованного решения в условиях разных предпочтений
Используется при выборе вариантов в иерархической системе [139, с. 195] и строится на основе теоретико-игрового подхода.
Рассматриваются функции полезности, разные для разных пользователей f, (р), i= 1,4. Решением задачи считается арбитраж по Нэшу с некоторыми стратегиями угроз. Принцип справедливого согласования интересов пользователей представляется в виде: (f і (p)-f і )(f 2 (P)-f; )(f з (P)"f з )(f4 (P)-f; )- max, GP P 0, S p p (171). Здесь Г,- полезность участников при определенных условиях подчиненности, S - матрица дезагрегирования вектора переменных системы р. Задача интерпретируется как проведение согласованных действий по принятию решения в условиях ограничений S р р.
При решении многокритериальных задач возникает вопрос, что же следует считать наилучшей альтернативой в случае нескольких противоречивых целевых функций, достигающих максимума в различных точках множества альтернатив? Красненкер предложил три процедуры принятия решений при многих критериях выбора: априорные, апостериорные и адаптивные [122, с. 42]. Априорные процедуры многокритериальной оптимизации основаны на модели, в которой глобальное качество альтернативы п представляет собой сумму локальных качеств, т.е. ф(х) = f,(x) /=i (172) (принцип равномерной оптимальности по Борисову). Этот метод дает наилучшие результаты при выборе альтернативного проекта, при выборе вариантов подборок ИМ для конкретного проекта критической технологии и др. Принцип справедливого компромисса, в соответствии с я которым ф(х) = Yl fi(x) (173), не всегда рекомендуется /и использовать, например, для оценки качества проекта, в котором одним из обязательных признаков является язык материала. Так, ИМ по многим показателям казавшиеся предпочтительными для ряда инновационных проектов, оказались невостребованными по языковому принципу (из-за отсутствия специалистов-переводчиков «трудных» языков).
В основе апостериорных процедур лежит предположение, что формальная модель многокритериальной задачи не содержит информации, достаточной для однозначного выбора наилучшей альтернативы [122]. Обычно предполагают, что система предпочтений лица, принимающего решение, может быть представлена в виде некоторого бинарного отношения, заданного на множестве альтернатив. Эти бинарные отношения характеризуются рядом свойств таких, как рефлексивность, симметрия, транзитивность, связность и др. Апостериорные процедуры используют понятие "независимость по полезности", которая может быть представлена в виде [122]: u(r, ) = с .,( ) + с2 ()U(TJ), VrjeY, V eZ (174). Здесь = ( ,..., ,,) - векторная оценка, в пространстве которой определена неизвестная функция и(х) -функция полезности (по мнению ЛПР); Е, представлена в виде S=(n,Q, где тН5і ,... J, СК и-ЛЛ ЛєУ, CeZ, F=YxZ; c(Q 0 (175).
Если воспользоваться подходом, основанным на выявлении предпочтений одновременно с исследованием допустимого множества альтернатив (Руа), то мы приходим к адаптивным процедурам принятия решений. Градиент функции полезности в каждой точке может определить ЛПР. В результате анализа, например, векторной оценки, ЛПР задает вектор dk, определяющий направление изменения вектора х (вектор dk равен 1, -1, О, соответственно, для указания об увеличении соответствующей компоненты, уменьшении или отсутствии информации).
Семантическая совместимость как метод согласования информационных потоков, процессов, структур
Рассматривая согласование применительно к задачам выбора вариантов, мы не касались ее семантических аспектов. В информационных системах в процессе завершения диалога семантические объекты могут оказаться совместимыми, частично совместимыми или несовместимыми между собой [175]. Обычно с этим связана и оценка ИМ (П, А, И и Н, соответственно). Несовместимость проявляется в несоответствии запрашиваемых ИМ потребителем. Одним из аппаратов для исследования проблем согласования в инфраструктурах является аппарат теории множеств, дополненный реляционной алгеброй и реляционным исчислением [131, с. 259]. Логику семантической совместимости между семантическими объектами SI представляют с помощью диаграмм Венна и выражают записями вида: а) S nSI2= 1 полностью совместимы; (176) б) SI! nSI 2 0 частично совместимы; (177) в) S nSI2 = 0 несовместимы. (178) Так как семантическая информация характеризуется синтаксисом, семантикой и прагматикой, то, обозначив меру каждой в виде rrij,, тю, Шр,., можно представить семантическую совместимость запрашиваемых и поставляемых ИМ, как пересечение мер: S = пц2П ni n m (179). Анализируя совместимость семантических объектов, определяют семантический коэффициент а, равный a = S / S„ (180), где S, S„ - реальная и номинальная семантические совместимости, соответственно. Обозначим порог совместимости через а0.
