Файл: Применение объектно-ориентированного подхода при проектировании информационной системы.pdf

Основными понятиями данной нотации являются понятия сущности и связи. При этом под сущностью (entity) понимается произвольное множество реальных или абстрактных объектов, каждый из которых обладает одинаковыми свойствами и характеристиками. В этом случае любой рассматриваемый объект может быть экземпляром одной и только одной сущности, должен иметь уникальное имя или идентификатор, а также отличаться от других экземпляров данной сущности.

Связь (relationship) определяется как отношение или ассоциация между отдельными сущностями. Примерами связей могут являться родственные отношения, в частности «отец–сын» или производственные — «начальник–подчиненный». Другой тип связей задается отношениями «иметь в собственности» или «обладать свойством». Различные типы связей графически изображаются в форме ромба с соответствующим именем данной связи.

Графическая модель данных строится таким образом, чтобы связи между отдельными сущностями отражали не только семантический характер соответствующего отношения, но и дополнительные аспекты обязательности связей, а также кратность участвующих в данных отношениях экземпляров сущностей. Нотация диаграмм (ERD) реализована в различных программных средствах.

Так как любая программа является системой в том или ином виде, то в ней можно выделить составные части и определить их взаимосвязи. Для таких описаний используется общепринятый язык UML (Unified Modeling Language) или унифицированный язык моделирования. В самых общих чертах, любая информация, записанная на этом языке, представляет собой набор диаграмм, которые довольно легко читаются.

UML — это описание ключевых моментов программы на универсальном языке. Как следствие этого — по этим диаграммам в программе.

Рис.5-При разработке рейтинговых данных студентов у нас есть такой класс:

Рис.6-Диаграмма этого класса будет иметь следующий вид:

На диаграмме можно выделить три блока:
1- Название;
2-Поля;
3- Методы.

При графическом изображении диаграмм рекомендуется придерживаться следующих правил:
каждая диаграмма должна быть законченным представлением некоторого фрагмента моделируемой предметной области;
представленные на диаграмме сущности модели должны быть одного концептуального уровня;

вся информация о сущностях должна быть явно представлена на диаграмме;
диаграммы не должны содержать противоречивой информации;
диаграммы не следует перегружать текстовой информацией;
каждая диаграмма должна быть самодостаточной для правильной интерпретации всех ее элементов;
количество типов диаграмм, необходимых для описания конкретной системы, не является строго фиксированным и определяется разработчиком;
модели системы должны содержать только те элементы, которые определены.

Глава-4. Объектно-ориентированная структура моделей

Объектно-ориентированный подход как основа для сочетания математического и имитационного моделирования

При создании моделей сложных систем часто возникает необходимость в применении мощного математического аппарата одновременно с использованием преимуществ имитационного моделирования. Под математическим аппаратом здесь понимается современные методы численного решения дифференциальных уравнений (как обыкновенных, так и в частных производных). Слово «имитационное моделирование» используется в узком смысле, прежде всего как способ формализации знаний экспертов определённой предметной области с последующим решением полученной системы дискретных или простейших дифференциальных уравнений.

Математические модели обычно игнорируют проблему оптимального представления знаний экспертов о моделируемой системе и сосредотачиваются на задаче обработки этих знаний, которые выражены в непонятной для экспертов математической форме. Ниже перечислены некоторые недостатки математического моделирования, следующие отсюда:

1) большое количество неизвестных исходных данных, приводящее к огромным затратам на отладочные вычислительные эксперименты;

2) проблема верификации моделей, связанная с тем, что выходные данные моделей не соответствуют структуре предметной области;

3) недостаточный учёт нелинейных взаимодействий в системе, для которых известны лишь эмпирические оценки;

4) сложность развития моделей, обусловленная, прежде всего, тем, что излишняя степень их формализации не позволяет работать с ними эксперту – не математику.

С другой стороны, в рамках имитационного подхода практически невозможно рассматривать распределённые модели. Кроме того, с ростом сложности даже «точечных» моделей размерность соответствующих им систем уравнений начинает превосходить разумные пределы, а свойственная имитационным моделям простота теряется.

Математический и имитационный подходы имеет смысл сочетать, к примеру, при комплексном моделировании организма человека, – именно эта задача будет использоваться для иллюстрации предмета данной главы в разделе Для такой сложной системы, как человек, без современных методов вычислительной математики не обойтись при моделировании физических процессов, например, при расчёте переноса веществ кровеносной (дыхательной) системой и при расчёте скоростей течения крови (воздуха), на котором происходит этот перенос. Однако не менее важным является использование в моделях сложных систем неточных эмпирических зависимостей – регуляторных закономерностей в человеческом организме, – и для этого необходим имитационный подход.

Конечно, было бы хорошо соединить эффективность математических методов с такими свойствами имитационных моделей, как наглядность, близость к предметной области и, главное, простота развития. Однако проблема заключается в отсутствии общепринятой основы для построения комплексных моделей, которые бы сочетали достоинства обоих подходов. Эта основа должна быть одинаково удобной как для имитационного представления структуры моделируемой системы, так и для её формализации и обработки математическими методами.

Процедурно-ориентированные библиотеки вычислительных алгоритмов на низкоуровневых языках типа FORTRAN и C не подходят в качестве такой основы хотя бы потому, что задачу для них нельзя представить наглядно и следует формулировать на языке уравнений. Кроме того, какими бы универсальными ни были процедуры библиотек, часто требуется расширять их возможности (или, наоборот, сужать эти возможности для упрощения использования, для уменьшения затрат машинного времени и т.п.). Однако если библиотека реализована на процедурном (структурном) языке программирования, для незначительного изменения в ней какого-либо численного метода необходимо существенно корректировать его код. При этом неизвестно, будут ли после такой корректировки правильно работать программы, использовавшие данный численный метод в его первоначальном варианте. Ещё большие трудности возникают, когда появляются новые версии библиотеки – после этого нужно либо провести заново все необходимые изменения в коде, либо пользоваться старыми, но зато хорошо адаптированными к решаемым задачам, версиями численных методов.

В противоположность процедурным библиотекам вычислительной математики, наглядность и возможность развития свойственна средствам имитационного моделирования, подобным встроенному в математический пакет MatLab средству Simulink и ведущим начало от высокоуровневых языков моделирования типа Dynamo и Stella. Однако эти средства пригодны лишь для не слишком сложных в математическом смысле задач и принятый в них подход не может служить основой для сочетания имитации с современной вычислительной математикой. В частности, он не подходит к решению уравнений в частных производных.

Данная глава имеет целью показать, что в качестве основы для совместной реализации математического и имитационного способов моделирования очень хорошо подходит объектно-ориентированный подход (ООП). А именно, что построенные на объектно-ориентированной основе модели

1) как имитационные модели, наглядны, пригодны к быстрому расширению и учёту большого числа разнородных закономерностей;

2) как математические модели, могут эффективно решать сложные, в том числе пространственно-распределённые задачи.

После того, как будут обоснованы эти утверждения и будет построена объектно-ориентированная структура обобщённой модели, получает смысл проведённая в главе 3 адаптация численных методов для работы с такими структурами и исследование их свойств.

Заключение

В работе рассмотрены основные понятия, касающиеся применения объектно-ориентированного подхода к проектированию информационных систем. В ходе работы была предложена методика проектирования и описания бизнес-процесса предприятия и выполнено проектирование автоматизированного рабочего места инженера по снабжению регионального вычислительного центра.

Литература

1. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения.Пер с англ. - М.: Конкорд, 1992. - 519 с.

2. Дункан Р. Замещение операторов и функций в Си и Си++//PC Magazine /USSR/. - 1991. - №3. - С. 89 - 92.

3. Дункан Р. Инкапсуляция данных и наследование свойств в Си++//PC Magazine /USSR/. - 1991. - №3. - С. 99 - 104.

4. Дункан Р. Си++ - новое мышление в программировании//PC Magazine /USSR/.- l991. - №3. - С. 93 - 97.

5.Как внедрить объектно-ориентированный подход.The OOP Survial Guide./Agila C.A.//Computerworld-Moscow. - 1995. - №15. - С. 31.

6. Липаев В.В., Позин Б.А., Штрик А.А. Технология сборочного программирования./Под ред. В.В.Липаева. - М.: Радио и связь, 1992 - 272 с.

7. Метод "по спирали" быстро ведет к цели//Деловой мир. - 1995. - № 23 - 24.

8. Программы многократного использования становятся реальностью. Making reuse a reality./Tibbetts J.,Bernstein В.//Компьютеруик. - 1995. - № 18. - С. 21, 30.

9. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированный подход к разработке прикладных программных систем//PC magazine. - 1995. - № 12.

10. Boehm В. A spiral model of software development and enhancement//IEEE Computer. - 1988. - № 25(5). - P. 61 - 72.

11. Booch G. Object-Oriented Analysis and Design with Applications// Bengamin/Cummings, Redword City, CA, USA, 1994.