Файл: Состав и свойства вычислительных систем. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем (Состав и свойства вычислительной системы).pdf

Первые две степени являются прерогативой информационной службы [12]; третий и четвертый связаны с деятельностью определенных функциональных подразделений; последняя группа моделей используется лидером.

Решения являются идеальным описанием желаемого состояния объекта и методов достижения этого состояния. Они являются продуктом ограниченного использования, так как они нацелены на конкретный объект в четко описанных условиях. Качество раствора как готового продукта косвенно проявляется в деятельности объекта, на который направлено решение.

Для анализа информационного обеспечения наибольшее значение имеет выделение следующих разновидностей информации [39]:

- в зависимости от описанных процессов - производственная, техническая, технологическая, организационная, социальная, информация о внешнеэкономических связях;

- по отношению к управляемому объекту - внешнее и внутреннее производство;

- по их роли в процессе управления - директивным, нормативным, плановым, аналитическим;

- по степени обновления и порядку поступления - постоянное и переменное, долговременное хранение, оперативное, циклическое, периодическое;

- по степени агрегации - простой, интегрированный, усредненный и т. д.

- по степени конверсии - первичная, производная, обобщенная;

- по степени обработки - бухгалтерский, статистический, оперативно-производственный и т. д.

При организации информационной поддержки принципиальное значение имеет распределение информации по прямой, то есть по команде, исходящей из системы управления, и по обратной, отражающей реакцию управляемого объекта на изменения и внедряемые решения [11].

Следует отметить, что основным видом информации, циркулирующей на предприятиях (объединениях), является информация, которая организует производственно-технологические процессы и реализует методы управления этими процессами. Разработка конструкторской и технологической документации, создание и поддержание нормативной базы, планирование, учет и оперативное управление производственными процессами создают мощный поток производственно-экономической информации на предприятиях (объединениях). Это может быть директивный или административный, производственно-экономический или социально-образовательный и т.д.

При создании информационного обеспечения они руководствуются средним, согласованным спросом на информацию руководителей и специалистов. Особое место здесь занимает информация об управлении, которая отражает прогрессивные приемы и методы организации управления.

---

В процессе организации информации принципиально важно разделить ее на условно-постоянную, которая играет роль ссылки и переменной [20]. На основе анализа классификационных отношений оба эти типа информации организованы во взаимосвязанные блоки (модели), которые могут описывать, то есть характеризовать процесс в статике или динамике, компоненты, которые отражают определенную типичную ситуацию.

Процесс формирования информационного обеспечения включает в себя несколько этапов [19]:

1) Описание состояния объекта, то есть физическая фотография. Это подразумевает набор технико-экономических показателей и параметров, характеризующих контролирующую и управляемую системы, с соответствующей классификацией этих показателей;

2) Моделирование классификационных связей в информационных массивах с выделением причинно-следственных связей, т. Е. Формирование частных статических моделей;

3) Отражение в информационных моделях динамики отдельных элементов и процессов, то есть обоснование тенденций количественных и качественных изменений в производстве [27]. В этом случае количественное изменение предполагает корректировку информации, а качественное изменение предполагает ее частичную или полную реструктуризацию;

4) Интегрированная информационная модель производственного процесса, отражающая взаимосвязь и динамику локальных процессов и всего производства [27].

Порядок формирования определяет подход к анализу состава информации. Организация информации во многом определяет порядок ее хранения, регистрации, обновления, передачи и использования [14]. Четкая организация банков данных позволяет более полно обосновать направление движения, интенсивность потоков, законы его трансформации, методологию запросов и получения.

Выводы к главе 2:

Информационное обеспечение предполагает: распространение информации, то есть представление пользователям информации, необходимой для решения управленческих, научно-производственных и других вопросов, возникающих в процессе деятельности; создание наиболее благоприятных условий для эффективного распространения информации.

Система информационной поддержки представляет собой совокупность данных о целях, состоянии и направлениях развития объекта и его среды, организованных в виде взаимосвязанных потоков информации. Эта система включает в себя методы получения, хранения, поиска, обработки данных и выдачи их пользователю.

---

3. Математическое обеспечение

Математическое обеспечение (МО) – это совокупность математических методов, математических моделей (ММ), проектируемых объектов, и алгоритмов выполнения проектных процедур [23].

Применение тех или иных методов зависит от уровня развития программного обеспечения, свойств объектов программы и характера решаемых задач.

Разработка МО является наиболее сложным этапом в создании программного обеспечения, от которого в наибольшей степени зависит производительность и эффективность программного обеспечения в целом. На основе математического обеспечения решаются все проблемы в программном обеспечении: постановка задачи, организация вычислительного процесса и общение человека - компьютера, анализ, синтез, техническое проектирование и т.д.

МО любых программ по назначению и способам реализации делится на две части: специальную часть и инвариантную часть [23]. Первую составляют математические методы и построенные на их основе математические модели, описывающие объекты проектирования или их части или вычисляющие необходимые свойства и параметры объектов.

Вторую часть составляет формализованное описание технологии автоматизированного проектирования. В составе любой программы эти части МО должны органично взаимодействовать.

Способы и средства реализации первой части МО наиболее специфичны в различных программах и зависят от особенностей процесса проектирования [26].

Развитие и совершенствование методов в данной части - процесс постоянный.

Сложнее обстоит дело с разработкой второй части МО. К примеру в САПР, формализация процессов автоматизированного проектирования в комплексе оказалась более сложной задачей, чем алгоритмизация и программирование отдельных проектных задач. При решении задач данной части должна быть формализована вся логика технологии проектирования, в том числе логика взаимодействия проектировщиков друг с другом с использованием средств автоматизации. Указанные проблемы решались и решаются в настоящее время эмпирическим путем, главным образом - методом проб и ошибок.

Следовательно, МО программ должно описывать во взаимосвязи объект, процесс и средства автоматизации [27]. Для совершенствования МО выделяют два направления работ:

1) развитие методов получения оптимальных проектных решений, в том числе ориентированных на автоматизированное решение задач;

---

2) совершенствование и типизацию самих процессов автоматизированного решения.

Требования к математическому обеспечению.

При выборке и разработке моделей, методов и алгоритмов необходимо учитывать требования, предъявляемые к МО в программном обеспечении [1].

Универсальность

Под универсальностью МО понимается его применимость к широкому классу решаемых объектов [37]. Одно из отличий расчетных методов в программном обеспечении от ручных расчетных методов - высокая степень универсальности. Например, в подсистеме структурного проектирования САПР ЭВМ используются модели и алгоритмы, позволяющие исследовать стационарные и нестационарные процессы переработки информации при произвольных входных потоках.

К примеру, высокая степень универсальности МО нужна для того, чтобы САПР была применима к любым или большинству объектов, проектируемых на предприятии.

Алгоритмическая надежность

Методы и алгоритмы, не имеющие строгого обоснования, называют эвристическими [49]. Отсутствие четко сформулированных условий применимости приводит к тому, что эвристические методы могут использоваться некорректно. В результате либо вообще не будет получено решение (например, из-за отсутствия сходимости), либо оно будет далеким от истинного.

Главная неприятность заключается в том, что в распоряжении инженера может не оказаться данных, позволяющих определить, корректны или нет полученные результаты. Следовательно, возможна ситуация, когда неверное решение будет использоваться в дальнейшем как правильное.

Свойство компонента МО давать при его применении в этих условиях правильные результаты называется алгоритмической надежностью [49]. Степень универсальности характеризуется заранее оговоренными ограничениями, а алгоритмическая надежность – ограничениями, заранее не выявленными и, следовательно, не оговоренными.

Количественной оценкой алгоритмической надежности служит вероятность получения правильных результатов при соблюдении оговоренных ограничений на применение метода [1]. Если эта вероятность равна единице или близка к ней, то говорят, что метод алгоритмически надежен.

Применение алгоритмичности ненадежных методов в программном обеспечении нежелательно, хотя и допустимо в случаях, когда неправильные результаты легко распознаются [51].

С проблемой алгоритмической надежности тесно связана проблема обусловленности математических моделей и задач. О плохой обусловленности говорят в тех случаях, когда малые погрешности исходных данных приводят к большим погрешностям результатов. На каждом этапе вычислений имеются свои промежуточные исходные данные и результаты, свои источники погрешностей. При плохой обусловленности погрешности могут резко возрасти, что может привести как к снижению точности, так и к росту затрат машинного времени.

---

Точность

Для большинства компонентов МО важным свойством является точность, определяемая по степени совпадения расчетных и истинных результатов [1]. Алгоритмически надежные методы могут давать различную точность. И лишь в тех случаях, когда точность оказывается хуже предельно допустимых значений или решение вообще невозможно получить, говорят не о точности, а об алгоритмической надежности.

В большинстве случаев решение проектных задач характеризуется [25]:

1) совместным использованием многих компонентов МО, что затрудняет определение вклада в общую погрешность каждого из компонентов;

2) векторным характером результатов (например, при анализе находят вектор выходных параметров, при оптимизации - координаты экстремальной точки), т.е. результатом решения является значение не отдельного параметра, а многих параметров.

В связи с этим оценка точности производится с помощью специальных вычислительных экспериментов [17]. В этих экспериментах используются специальные задачи, называемые тестовыми. Количественная оценка погрешности результата решения тестовой задачи есть одна из норм вектора относительных погрешностей: m-норма или l-норма, где l - относительная погрешность определения j-го элемента вектора результатов; m - размерность этого вектора.

Экономичность

1) Затраты машинного времени

Универсальные модели и методы характеризуются сравнительно большим объемом вычислений, растущим с увеличением размерности задач. Поэтому при решении большинства задач в программном обеспечении затраты машинного времени (Tм) значительны. Обычно именно Tм являются главным ограничивающим фактором при попытках повысить сложность проектируемых на ЭВМ объектов и тщательность их исследования. Поэтому требование экономичности по Tм - одно из основных требований к МО.

При использовании в программах многопроцессорных вычислительных систем уменьшить время счета можно с помощью параллельных вычислений [10]. В связи с этим один из показателей экономичности МО - его приспособленность к распараллеливанию вычислительного процесса.

К примеру, в САПР целесообразно иметь библиотеки с наборами моделей и методов, перекрывающими потребности всех пользователей САПР [1].

2) Используемая память

Затраты памяти являются вторым после затрат машинного времени показателем экономичности МО [50]. Они определяются длиной программы и объемом используемых массивов данных. Несмотря на значительное увеличение емкости оперативной памяти в современных ЭВМ, требование экономичности по затратам памяти остается актуальным. Это связано с тем, что в мультипрограммном режиме функционирования ЭВМ задача с запросом большого объема памяти получает более низкий приоритет и в результате время ее пребывания в системе увеличивается.

---