Рассматривая функциональное назначение составляющих компонентов поддержки, следует отметить, что составляющая информационной поддержки предусматривает непрерывное оперативное информационное обеспечение процессов управления и принятия решений. Основной функцией этой компоненты является формирование у пользователя некоторого информационного образа проблемной ситуации. При этом информация отбирается как из собственной информационной базы, так и из других информационных источников. Степень адекватности формируемого образа в немалой степени зависит как от качества используемых данных, так и от процедур формирования информационного фонда. Функции информационной поддержки сводятся к обеспечению пользователя первичными данными.
Иногда оказывается, что данных, представленных пользователю по линии информационной поддержки, недостаточно для построения и оценки альтернатив принимаего решения. Здесь наступает очередь обратиться к помощи модельной поддержки (моделирования). На основе модельной поддержки пользователь может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем установления диалога с моделью в процессе её исследования.
В ряде случаев может возникнуть ситуация, когда имеющихся в информационном фонде системы данных не хватает для построения модели решения, или данная информация является нечеткой, в таком случае запускается система экспертной поддержки для генерации и оценки возможных альтернатив.
3.2. Особенности компьютерного моделирования
В компьютерных информационных системах (ИС) выделяют три вида поддержки принятия решений:
· Информационную;
· Модельную;
· Экспертную.
Сущность каждого из них рассмотрена в предыдущем пункте. Данный раздел посвящен рассмотрению вопросов, связанных только с модельной поддержкой, то есть с моделированием.
Рассматриваемые в работе количественные модели, используя математическую интерпретацию проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Модель представляет собой некоторое упрощение проблемы, по которой должно быть принято решение. Такое упрощение достигается введением в рассмотрение только наиболее существенных соображений и исключением из него второстепенных моментов.
Таким образом, первый шаг в построении модели заключается в том, чтобы выявить факторы или переменные, которые наиболее важные.
Модель представляет собой и определяет структуру отношений между переменными. Определение этой структуры представляет собой второй шаг построения модели. Некоторые виды отношений между переменными представляют собой простые вычислительные действия, другие - зависят от физических параметров.
Обычно, когда работают над проблемой, используемые модели усложняются (делаются более детализированными) по мере того, как все глубже вникают в исследуемую область. Попытка сразу начать с высокодетализированной модели в большинстве случаев оказывается неудачной, поэтому прием улучшения первоначальной модели является более перспективным.
Построение модели - итеративный процесс. Обычно начинают со сравнительно простой модели и затем, по мере того, как понимание исследуемого процесса проясняется, стремятся улучшить модель, сделать её более точной и детализированной. Можно выделить основные шаги построения модели:
1.Формулировка решаемой проблемы.
2.Характеристика внешних факторов.
3.Введение ряда переменных.
4.Построение модели (зависимостей, связывающих введенные переменные).
5.Решение построенной модели.
6.Исследования полученного решения.
Во многих отношениях формулировка проблемы может явиться наиболее трудным шагом данной работы. Сформулировав решаемую проблему, можно перейти к разделению параметров на те, которые составляют её внутреннюю сущность и должны быть математически промоделированы, и те, которые относятся к внешним факторам.
Оказывая влияние на внутренние параметры решаемой проблемы, мы полагаем, что внешние факторы являются неконтролируемыми. Цель принимаемых решений - контролировать лишь внутренние параметры.
Исходная модель может оказаться, а может и не оказаться удовлетворительной. Единственный способ проверить это заключается в том, чтобы попытаться использовать модель для предсказания ситуации, которая может возникнуть при определенных условиях, задаваемых входными переменными. Здесь наступает наиболее ответственный момент - необходимо решить, отражает ли модель «реальный мир» и соответствует ли она установленным целям моделирования, если нет, то в модель вносятся изменения, и процесс повторяется.
После обзора аппаратных и программных средств и выбора метода моделирования можно приступить к построению АРМ с показателями производительности не хуже заданных и с минимальными финансовыми затратами на приобретение технических и программных средств.
3.3.Основные допущения и ограничения при моделировании.
Выбирая конфигурацию АРМ для ландшафтного проектирования можно выбирать её исходя из технических требований, предъявляемых к данному АРМ, но будет ли эта конфигурация оптимальной с точки зрения стоимости можно определить с помощью следующей методики.
Введем показатель П, характеризующий производительность АРМ, причем максимальное значение Пmax принимается для компонентов, имеющих лучшие соответствующие характеристики по оценкам экспертов. Пусть По, есть предельно допустимое значение показателя П, для АРМ ландшафтного проектирования, (т.е. необходимо запроектировать такое АРМ в котором П ? По, а затраты на приобретение технических и программных средств, на монтаж оборудования, на установку и настройку программного обеспечения будут минимальны).
Будем считать что, общие затраты на создание АРМ складываются из затрат на аппаратное обеспечение куда входят затраты на покупку комплектующих базовой конфигурации системного блока, а также на покупку периферийного оборудования: монитора, принтера, сканера, плоттера (подобный выбор обусловлен тем, что присутствие этих устройств в данном АРМ обязательно, именно эти подсистемы имеют первостепенное значение в выборе аппаратной конфигурации ); и затрат на покупку программного обеспечения. Затраты на программное обеспечение АРМ состоят из затрат на покупку операционной системы и затрат на покупку специального программного обеспечения.
З=Зсб+Зм+Зпр+Зск+Зпл+Зос+Зспо, (1)
где
Зсб- затраты на покупку системного блока;
Зм- затраты на покупку монитора;
Зпр- затраты на покупку принтера;
Зск- затраты на покупку сканера;
Зпл - затраты на покупку плоттера;
Зос - затраты на покупку операционной системы;
Зспо - затраты на покупку специального программного обеспечения.
Формула затрат представляет собой сумму, которую преследуя различные цели (в зависимости от требований предъявляемых к оборудованию) можно уменьшать и увеличивать.
Таким образом была получена целевая функция, которую необходимо минимизировать, т.к. необходимо чтобы затраты на создание АРМ были минимальны.
3.4. Показатели надежности и производительности оборудования и ПО
Показатель производительности является линейной функцией затрат (т.е чем выше цена тем выше производительность приобретаемого оборудования) тогда:
Прс =К1*Зсб
Пм =К2*Зм
Ппр =К3*Зпр
Пск =К4 *Зск
Ппл =К5 *Зпл
Пос =К6 *Зпо
Пспо=К7*Зспо, (2)
Псб - показатель производительности системного блока;
Пм - показатель производительности монитора ;
Ппр - показатель производительности принтера;
Пск - показатель производительности сканера;
Ппл - показатель производительности плоттера;
Пос - показатель производительности операционной системы АРМ.
Пспо - показатель производительности специального программного обеспечения АРМ.
Коэффициенты К1-К7 являются нормировочными коэффициентами и определяют потребительскую эффективность оборудования АРМ и ПО (т.е. показывают взаимосвязь между стоимостью оборудования и показателями производительности: Псб, Пм, Ппр, Пск, Ппл, Ппо). Для расчета коэффициентов необходимо получить значения показателей производительности оборудования , а также цен на это оборудование на базе опубликованных данных и экспертных оценок различных типов оборудования и ПО и занести эти значения в таблицу(см. таблица 3.1.).
Таблица 3.1.
Псб
Y1
Y2
Y3
Y4
цена
X1
X2
X3
X4
Зависимость между ценой и показателем производительности линейна, значит Y (Псб)=к* X (цена)+b, но таких прямых можно построить не одну, следовательно необходимо выбрать оптимальную. Оптимальной будет та, у которой сумма квадратов отклонений (2) будет минимальна, а значит необходимо провести аппроксимирующую прямую. Опираясь на уравнения (2), получим, что значение коэффициентов качества равно котангенсу угла наклона аппроксимирующей прямой к прямой показателей производительности или надежности оборудования.
Уравнения 2 -это ограничения для целевой функции, полученной ранее, необходима математическая постановка задачи.
3.5. Математическая постановка задачи оптимизации АРМ
По ? К1*Зсб ? 100
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16
