Учебно-методическое пособие по дипломному проектированию для специальности 071900

Министерство образования Российской Федерации ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Факультет информационных технологий Кафедра прикладной информатики

О.В. Буреш, Н.М. Юдина, М.А. Беляева, Л.А. Черницкая, Н.Ф. Панова М.М. Пирязев

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ по дипломному проектированию для специальности 071900

3-е издание, дополненное и переработанное

Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области прикладной информатики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 071900 "Информационные системы в экономике"

Оренбург 2002 3

ББК 65 Я7 М 54 УДК 330.4(07)

Рецензенты: доктор экономических наук, профессор Т.Д. Дегтярева, кандидат технических наук, доцент В.И. Кутузов

Буреш О.В., Юдина Н.М, Беляева М.А., Черницкая Л.А., Панова Н.Ф., Пирязев М.М. М54 Учебно-методическое пособие по дипломному проектированию для специальности 071900:Учебное пособие. – 2-е изд., доп. и перераб. – Оренбург: ГОУ "ОГУ", 2002. – 135 с. ISBN 5-7410-0685-X

Пособие предназначено для оказания методической помощи при работе над

дипломным

проектом

студентам

специальности

071900-

“Информационные системы в экономике”и 351400 – "Прикладная информатика в экономике". Содержит краткие теоретические сведения, методические указания.

ББК 65 Я7

Б

2402010000 6Л9 − 00 © Коллектив авторов, 2002 © ГОУ "ОГУ", 2002

ISBN 5-7410-0685-X

4

Введение Дипломное проектирование является заключительным этапом обучения студентов в вузе и имеет своей целью систематизацию, закрепление и углубление теоретических и практических знаний по специальности и применение этих знаний при решении конкретных профессиональных задач, развитие навыков самостоятельной работы, умение теоретически оценить и защитить разработанный проект. Настоящее методическое пособие предназначено для выпускников высших учебных заведений по специальности 071900 "Информационные системы в экономике". В комплексе с государственным экзаменом по специальности оценка по итогам защиты выпускного дипломного проекта является критерием определения уровня профессиональной подготовленности выпускника высшего учебного заведения.

5

1 Цели и задачи дипломного проектирования Целями заключительного этапа обучения в вузе - дипломного проектирования- являются: - систематизация, закрепление и углубление теоретических знаний по проектированию экономических информационных систем (ЭИС); - применение на практике полученных в процессе обучения знаний по проектированию ЭИС с использованием современных информационных технологий; - развитие навыков самостоятельной разработки проектных решений по информационному, технологическому и программному обеспечению ЭИС на основе анализа экономико-информационной среды предметной области; - развитие способности четко сформулировать и аргументировано отстаивать результаты своих исследований. Задачей дипломного проектирования является формирование у студентов следующих навыков и умений /26/: - анализа экономико-информационной среды предметной области и взаимосвязей с другими компонентами информационного пространства; - анализа информационных потоков, систематизации документооборота; - определения уровня автоматизации задач предметной области и состава автоматизированных и неавтоматизированных работ; - выбора и анализа объекта управления системы; - анализа особенностей автоматизации процессов сбора, регистрации и передачи первичной информации; - применения экономико-математических моделей и методов для анализа, расчетов и оптимизации информационных процессов в предметной области; - классификации существующих ЭИС и определения типа разрабатываемой ЭИС; - использования технологий распределенной многоуровневой обработки информации; - анализа требований к концептуальному моделированию и выбору инструментария класса CASE; - анализа существующего рынка аппаратного и программного обеспечения и выбора инструментария для разработки ЭИС; - разработки инфологической модели предметной области; - разработки состава и структуры ЭИС с использованием современных методологий; - проектирования базовой топологии локальной вычислительной сети с использованием современных технологий; - проектирования технологии на базе ПК, обеспечивающую своевременный сбор, регистрацию, передачу, обработку, модификацию, хранение,

6

анализ, защиту и выдачу необходимой информации всем заинтересованным подразделениям; - выстраивания логической структуры базы данных проекта; - организации баз данных, нормативно-справочной и оперативной информации ЭИС; - использования современных информационных технологий, таких как электронные таблицы, текстовые процессоры, графические редакторы, средства анимации, мультимедиа при подготовке дипломного проекта; - разработки и реализации проекта как комплекса автоматизированных рабочих мест, подсистем ЭИС; - организации безопасности жизнедеятельности проекта; В процессе работы над проектом студент-дипломник должен показать свою подготовленность по общетеоретическим и специальным дисциплинам, умение пользоваться научно-технической, экономической литературой, а также ГОСТами и специальными межотраслевыми методическими материалами по различным аспектам организации автоматизированной обработки экономической информации. При разработке проекта следует применять современные информационные технологии и современные методы проектирования. Дипломный проект является выпускной квалификационной работой, на основе которой Государственная аттестационная комиссия (ГАК) решает вопрос о присвоении ее автору квалификации экономиста в области информационных систем. Дипломный проект представляет собой законченную разработку в профессиональной области, в котором: - сформулирована актуальность и место решаемых задач в предметной области; - анализируется литература и информация, полученная с помощью глобальных сетей по функционированию подобных ЭИС в данной области или в смежных предметных областях; - определяются и описываются объемы обрабатываемой информации, выбранные и разработанные в проекте методы и средства решения задач, которые иллюстрируются данными и формами входных и выходных документов, реализованными в спроектированной ЭИС. - анализируются предлагаемые пути, способы, а также оценивается экономическая эффективность их внедрения в реальную информационную среду в области применения. 1.1 Тематика и характеристика этапов дипломного проектирования 1.1.1 При определении тем ДП следует исходить из реальной потребности организаций, предприятий, банков, фирм в разработке и из возможности внедрения фрагментов будущего проекта в производство. Тематика дипломных проектов (ДП) должна быть актуальна, соответствовать современному состоя-

7

нию и перспективам развития ЭИС на базе различных классов ЭВМ и разнообразных средств сбора, передачи, обработки и отображения информации. 1.1.2 Окончательное заключение о целесообразности и актуальности темы ДП осуществляется преподавателями выпускающей кафедры и научным руководителем дипломного проекта. 1.1.3 В соответствии с квалификационной характеристикой специальности 071900 возможны следующие основные направления тематики ДП: - проектирование и разработка ЭИС (или их частей), обеспечивающих обработку информации по комплексу (комплексам) задач и функций управления процессами и ресурсами различных сфер деятельности предметной области; - разработка систем информационной поддержки принятия решения для менеджеров различного уровня; - разработка информационных систем управления различными экономическими объектами; - разработка инструментария автоматизированного проектирования ЭИС; - разработка информационных систем по решению экономикоматематических задач (комплексов задач); - создание экспертных систем; - создание экономических интеллектуальных информационных систем. 1.1.4 Примерный перечень тем ДП приведен в приложении А. 1.1.5 Работа над ДП включает в себя следующие основные этапы: - выбор и закрепление темы ДП; - сбор материала для проектирования; - написание и оформление пояснительной записки и схем, входящих в ДП; - оформление графической части ДП (плакатов); - сдача проекта на кафедру и подготовка выступления в ГАК; - предварительная защита ДП на кафедре; - направление проекта на рецензию; - защита в ГАК. 1.1.6 Название темы ДП должно быть кратким, отражать основное содержание проекта. В названии темы нужно указать объект управления, на который ориентирован проект. Целесообразно, чтобы ДП был охвачен комплекс задач предметной области, который включает не менее 3 задач. Под задачей следует понимать алгоритм или совокупность алгоритмов обработки и формирования результатной информации со своей входной и выходной информацией. 1.1.7 Закрепление темы ДП осуществляется кафедрой, а затем утверждается приказом ректора. После этого студент совместно с руководителем разрабатывает задание на ДП, которое включает план проекта, содержание графических работ в листах, перечень основных литературных источников и др. 8

1.1.8 Руководитель ДП является основным консультантом дипломника по всем вопросам работы над проектом. Кроме руководителя дополнительно может быть назначен консультант по специальным вопросам разрабатываемого проекта. Руководитель и консультант призваны оказывать научно-методическую помощь студенту в его самостоятельной работе при решении им научных и практических вопросов, в критическом анализе применяемых методов проектирования и использования тех или иных технических средств для сбора, регистрации и обработки информации, в освещении спорных вопросов и т.п. Однако, за принятые в проекте решения, правильность технологических разработок и вычислений отвечает автор проекта - студент-дипломник. 1.1.9 Руководитель ДП осуществляет следующие функции: - контроль за правильностью составления технико-экономического обоснования и задания на ДП; - оказание помощи студенту при разработке плана работы над проектом, установление календарных сроков выполнения отдельных частей ДП; - научно-методическое руководство работой дипломника в процессе проектирования; - систематический контроль за ходом работы над проектом; - оказание помощи студенту в сборе основного и дополнительного материала для проектирования; - проверка законченного ДП (пояснительной записки и графических материалов); - подготовка студента к защите ДП перед ГАК. Консультант помогает студенту в выборе методик проектирования и технико-экономической оценки проектных решений. На законченный ДП руководитель дает развернутый отзыв, в котором оценивает работу студента в период дипломного проектирования. 1.1.10 ДП, допущенный кафедрой к защите, направляется на рецензирование. Рецензирование является заключительным этапом дипломного проектирования, на котором анализируется дипломная проектная документация, оценивается квалифицированным специалистом профессиональная подготовленность студента к самостоятельной работе, актуальность темы, полнота и тщательность разработки. Рецензия на ДП является документом, определяющим качество и полноту представляемых на защиту материалов. Дипломник должен внимательно изучить все замечания рецензента, проанализировать их важность и подготовить ответы по ним для ГАК, которая оценивает проделанную дипломником работу на основании ДП, отзыва руководителя, рецензии и выступления дипломника. При этом особое внимание придается использованию проекта в деятельности предприятий и организаций. Поэтому студент должен позаботиться о документальном подтверждении факта использования предложенных в ДП решений соответствующими организациями, оформленном в виде справки о внедрении. 9

Пояснительная записка в переплетенном виде сдается на кафедру вместе с графической частью ДП. На кафедре или в деканате студент получает и заполняет бланк направления на защиту. 1.1.11 Выступление на защите должно быть подготовлено студентом и обязательно согласовано с руководителем. Разрешается делать сообщение по проекту на одном из иностранных языков. В этом случае членам ГАК предоставляется в письменном виде перевод сообщения на русском языке. В работе ГАК должен принимать участие переводчик. 1.1.12 Результаты защиты определяются оценками "отлично", "хорошо", "удовлетворительно", "неудовлетворительно", которые выводятся с учетом: - оценки доклада студента и его ответов на вопросы членов ГАК; - оценки экономического, технического уровня и реальности проекта; - общего уровня теоретической и практической подготовки студента за период обучения в университете. 1.1.13 Решение комиссии о результате защиты, о присвоении дипломнику квалификации экономиста по специальности 071900 и о выдаче диплома (без отличия или с отличием) принимается на закрытом заседании ГАК в день защиты открытым голосованием большинства голосов, участвующих в заседании. Результаты защиты ДП объявляются в тот же день после оформления документов заседания ГАК. 1.1.14 Все заседания ГАК протоколируются в специальной книге протоколов по установленной Госкомвузом России форме. Протоколы подписываются председателем и членами комиссии ГАК, участвующими в заседании. 1.1.15 Студент, не защитивший ДП, допускается к повторной защите в течение 3 лет после окончания вуза. 1.1.16 На защиту ДП рекомендуется приглашать руководителей, рецензентов, специалистов предприятий. 2 Методические указания по структуре и содержанию дипломных проектов Пояснительная записка ДП должна содержать: - титульный лист; - задание на проектирование; - аннотацию; - содержание; - введение; - основную часть; - заключение или выводы по ДП; - список использованных источников; - приложения. Пояснительная записка брошюруется в перечисленной выше последовательности и переплетается в жесткий переплет. В пояснительную записку вкладываются лист нормоконтроля, отзыв руководителя, рецензия. Вид этих документов приведен в приложениях Б, В, Г.

10

Обложка пояснительной записки оформляется этикеткой, вид которой приведен в приложении Д. Раздел "Введение" является вступительной частью пояснительной записки, которая освещает актуальность темы и содержит общие сведения о ДП. В этом разделе излагаются основные направления совершенствования производственно-хозяйственной деятельности изучаемого объекта на базе использования экономико-математических методов и вычислительной техники, раскрывается значимость и обоснованность темы, определяются цели и задачи ДП. Во введении необходимо отразить цель и задачи, решаемые в проекте, субъект (конкретное предприятие), объект (экономико-информационные, экономико-математические процессы, происходящие на данном предприятии), используемые методики. В нем раскрывается краткое содержание каждого раздела пояснительной записки, приводится логическая структура проекта. При этом нужно отразить новизну разработки и изложить перспективы развития объекта управления. Объем введения составляет 1-3 страницы печатного текста. В структурном элементе "Заключение" рекомендуется сделать выводы по проекту, определить пути его внедрения и направления дальнейшего совершенствования ЭИС. В приложении обязательно должна быть приведена распечатка на исходном языке программирования разработанных и отлаженных основных расчетных модулей (около 400 операторов языка высокого уровня) или адаптированных программных средств, использованных в работе. ДП выполняется в соответствии с заданием на проектирование, бланк которого приведен в приложении Ж, и которое включает план структуры проекта, построенный по одному из предложенных ниже базовых вариантов. В зависимости от объекта исследования и решаемой в ДП задачи в выбранный вариант, с разрешения руководителя и консультанта, вносятся изменения. Общий объем пояснительной записки без приложений должен составлять не менее 80 и не более 100 страниц. Список использованных источников должен насчитывать не менее 20 наименований. 2.1 Рекомендуемые структура и содержание дипломных проектов по автоматизированному решению экономико-информационных задач (Примерный вариант 1) Введение 1 Аналитическая часть 1.1 Технико-экономическая характеристика предметной области 1.1.1 Общая характеристика организации и ее деятельности 1.1.2 Организационная структура и функции подразделений организации 1.2 Основные экономико-информационные задачи объекта управления 1.2.1 Общие сведения о задачах 1.2.2 Декомпозиция комплекса информационных задач 1.2.3 Экономическая сущность комплекса информационных задач 11

1.3 Анализ информационных потоков на объекте управления 1.4 Обоснование проектных решений по автоматизированному решению экономико-информационных задач 1.4.1 Обоснование выбора задач, входящих в проектируемый автоматизированный комплекс 1.4.2 Обоснование целесообразности использования компьютерной техники для решения данного комплекса задач 1.4.3 Обоснование проектных решений по информационному обеспечению комплекса задач 1.4.4 Обоснование проектных решений по технологии сбора, передачи, обработки и выдачи информации 1.4.5 Обоснование проектных решений по программному обеспечению комплекса задач 1.4.6 Обоснование проектных решений по техническому обеспечению комплекса задач 2 Проектная часть 2.1 Информационное обеспечение комплекса задач 2.1.1 Описание инфологической модели предметной области. 2.1.2 Используемые классификаторы и системы кодирования 2.1.3 Характеристика входной информации 2.1.4 Характеристика результатной информации 2.1.5 Логическая структура базы данных 2.1.6 Алгоритмическая реализация комплекса задач 2.2 Описание техпроцесса обработки информации 2.3 Описание программного и технического обеспечения экономической информационной системы 2.3.1 Логическая взаимосвязь программных модулей 2.3.2 Описание программных модулей 2.4 Описание интерфейса пользователя 2.5 Описание работы системы 3 Исследовательская часть 3.1 Математическая постановка задачи исследовательской части 3.2 Описание метода и алгоритма решения задачи 3.3 Описание программной реализации метода или алгоритма 3.4 Анализ полученных результатов 4 Обоснование экономической эффективности проекта 4.1 Выбор и обоснование методики расчета экономической эффективности проекта 4.2 Расчет показателей экономической эффективности проекта 5 Безопасность жизнедеятельности проекта 5.1 Анализ условий труда 5.2 Мероприятия по улучшению условий труда Заключение Список использованных источников 12

Приложения Описание основных частей разделов. Аналитическая часть Подраздел 1.1 "Технико-экономическая характеристика предметной области" должен включать описание объектов обследования, важнейшими из которых могут являться: - организационная структура предприятия (организации); - функциональная структура, состав производственно-хозяйственных процессов; - стадии хозяйственного процесса (снабжение, производство, сбыт). К числу объектов обследования относятся компоненты потоков информации (документы, показатели, файлы, сообщения). Кроме того, объектами обследования могут быть: - технологии, методы и технические средства преобразования информации; - материальные потоки и процессы их обработки. При описании организационной структуры организации необходимо выделить звенья (группы, отделы), отразить связи между ними и перечислить функции каждого конкретного звена. Рассмотрение иерархических связей должно производиться сверху вниз. Более подробно следует описать те структурные единицы, где предполагается использовать комплекс программ, разработанный в ходе дипломного проектирования. Так, если объектом автоматизации является бухгалтерия предприятия, необходимо указать, как строится рабочий план счетов, какие формы отчетности используются для ведения учетных регистров, используются ли централизованная форма учета на предприятии. В подразделе 1.2 " Основные экономико-информационные задачи объекта управления" необходимо представить общие сведения о задачах, указав, что из себя представляет данный класс задач. Классификация при этом может проводиться по различным признакам: - предметному; - функциональному; - проблемному. Например, с учетом предметной направленности различают следующие задачи: - управление сбытом готовой продукции; - управление производством; - управление материально-техническим снабжением; - управление финансами; - управление персоналом. Для реализации функций управления выделяют следующие задачи: - планирование; - регулирование; 13

- учет; - анализ. Проблемный принцип отражает необходимость оперативного принятия управленческих решений по отдельным проблемам в рамках систем поддержки принятия решений (СППР), например, в бизнес-планировании, управлении проектами и т.д. Далее приводится декомпозиция комплекса задач и краткая характеристика каждой задачи. При этом необходимо рассмотреть особенности, связанные с данным комплексом задач. Например, если рассматривается задача, связанная с учетом материальных ценностей, следует отразить счета бухгалтерского учета, используемые для учета материальных ценностей, а также возможные бухгалтерские проводки по этим счетам. Для каждой задачи необходимо отразить: - цель решения; - экономическую и организационную сущность; - перспективы совершенствования. При раскрытии экономической сущности задачи необходимо рассмотреть: - состав первичных экономических показателей; - состав рассчитываемых экономических показателей; - документы, в которые заносятся эти показатели. Раскрывая организационную сущность задачи, укажите порядок и периодичность ее решения. В подразделе 1.3 "Анализ информационных потоков" необходимо описать все информационные образования, функционирующие на объекте управления, в виде документов или сообщений, передаваемых по каналам связи или с помощью локальных вычислительных сетей. При создании информационной системы должны быть обеспечены как более рациональная организация информационных потоков, так и существенное повышение их интенсивности, то есть ускорение передачи и обработки информации, поступающей от ее источника к потребителю. Для решения этих задач при проектировании, прежде всего, проводится анализ информационных потоков, позволяющий установить: - особенности организации тех процессов, которые отображает проектируемая информационная подсистема; - перечень, структуру и содержание документов, определяющих состав входной и результатной информации данной подсистемы; - совокупность нормативных и справочных данных, используемых в данной подсистеме; - совокупность и содержание различных нормативных методических материалов, регламентирующих процессы накопления, хранения, обработки и представления информации в рассматриваемой предметной области; - принятую систему классификации и кодирования информации. 14

Подраздел 1.4 "Обоснование проектных решений по автоматизированному решению экономико-информационных задач" включает обоснование выбора состава функциональных задач, обоснование целесообразности использования ЭВМ и создания комплекса программ для их решения, обоснование проектных решений по информационному, техническому и программному обеспечению комплекса задач. При описании пунктов по обоснованию проектных решений необходимо раскрыть следующие вопросы: - изменение в содержательной постановке задач в условиях применения информационно-вычислительной системы; - изменения в технологии сбора, обработки и выдачи информации; - источники оперативной и постоянной информации; - характеристику расчетов, выполняемых с помощью ЭВМ; - краткую характеристику результатов; - схему связи с другими задачами; В пункте 1.4.1 на основе рассмотренной декомпозиции задач следует произвести обоснованный выбор задач, которые будут рассматриваться в данном дипломном проекте. При этом необходимо указать, почему из всего списка задач выбраны только эти (например, т.к. данные задачи имеют общую информационную базу, общую нормативно-справочную информацию и т.п.). Кроме того, необходимо объяснить, почему оставшиеся задачи не вошли в рассмотрение с точки зрения целесообразности автоматизации решения данных задач. В пункте 1.4.2 данного подраздела необходимо указать какого класса техническое обеспечение будет задействовано для решения данного комплекса задач, обосновав при этом экономическую целесообразность использования вычислительной техники. Как правило, недостатки ручной обработки одинаковы для всех предприятий и организаций: - низкая оперативность; - невысокая достоверность результатов; - большой объем обрабатываемой информации. Следует привести конкретные данные по проекту: объемно-временные параметры, названия показателей, которые можно рассчитать только с помощью ЭВМ, точность расчетов. Если возникла необходимость создания АРМа при разработке ЭИС, то следует указать, почему необходимо автоматизированное решение именно на базе АРМ специалистов по рассматриваемой предметной области и почему данное решение является наилучшим. АРМ – некоторая часть ЭИС, обособленная в соответствии со структурой управления объектом и существующей системой распределения целей и оформленная в виде самостоятельного программно-аппаратного комплекса. АРМ содержит в себе целиком функциональную и информационную технологию или ее часть. Какая именно часть функциональной информацион15

ной технологии (ФИТ) закрепляется за тем или иным АРМ, определяется, прежде всего, декомпозицией целей в структуре управления объектом. Обоснование применения АРМ следует начать с рассмотрения следующих возможностей: - информационно-справочное обслуживание; - автоматизация делопроизводства; - развитый диалог пользователя с ЭВМ; - использование ресурсов ЭВМ для решения различных задач; - формирование и ведение локальной базы данных; - использование централизованной базы данных при наличии вычислительной сети; - представление сервиса пользователю на рабочем месте. Далее необходимо рассмотреть такие преимущества АРМ, как надежность, низкая стоимость, сочетание автономного и многопользовательского режимов работы, возможность реализации интерфейса взаимодействия АРМов друг с другом, удобство подключения новых внешних устройств. Учитывая целевое назначение АРМ, необходимо исходить в обосновании из принципа максимальной ориентации на конечного пользователя, что обычно достигается адаптацией АРМ к уровню его подготовки и возможностям его обучения и самообучения. В свою очередь этот принцип тесно связан с принципом проблемной ориентации, то есть с ориентацией на решение определенного класса задач, объединенных общей технологией обработки данных, единством режимов эксплуатации. В узком смысле, проблемная ориентация заключается в ориентации на автоматизацию конкретных функций, выполняемых пользователями различных служб. Следует отметить также уровень развития АРМ, среди которых выделяют: - построение типовых (базовых) АРМ, ориентированных на группы конкретных пользователей; - реализация на базе типовых АРМ специализированных (функциональных АРМ), например, АРМ бухгалтера, АРМ аналитика; - объединение специализированных АРМ в проблемноориентированные комплексы в рамках локальных распределенных систем обработки данных. Возможности АРМ обычно тесно связаны с их структуризацией и параметризацией, зависят от функциональных характеристик ПЭВМ, на которых они базируются. После рассмотрения этих вопросов нужно остановиться на обеспечивающей части АРМ (организация информационной базы, специфика программного обеспечения, обоснование общей технологии обработки данных, лингвистическое обеспечение, диалог, методическое обеспечение, ГОСТы). Обоснование проектных решений по информационному обеспечению, отражаемое в пункте 1.4.3, должно содержать следующие вопросы: - основные принципы проектирования информационного обеспечения комплекса задач; 16

- обоснование состава и содержания выходных документов; - обоснование состава, формы представления исходной информации в первичных документах и на машинных носителях; - обоснование требований к системам классификации и кодирования информации. Для того, чтобы приспособить экономическую информацию для эффективного поиска, автоматизированной обработки и передачи по каналам связи, ее необходимо представить в кодовом обозначении. С этой целью ее надо сначала упорядочить (классифицировать), а затем формализовать (закодировать) с использованием классификатора. Классификатор – это документ, с помощью которого осуществляется формализованное описание экономической информации, содержащей наименования объектов, наименования классификационных группировок и их кодовые обозначения. Одной из основных компонент информационного обеспечения является система документации, применяемая в процессе управления экономическим объектом. Система документации – это совокупность взаимосвязанных форм документов, регулярно используемых в процессе управления экономическим объектом. Эти документы можно классифицировать по следующим признакам: - по степени неофициальности (утвержденные и неутвержденные документы); - по отражаемой стадии воспроизводства (производство, торговля и т.д.); - по уровню управления (государственный уровень, уровень министерства, уровень объединений, предприятий и организаций); - по принадлежности к определенной функции управления (прогнозирования, планирования, учета, контроля, анализа, нормирования, оперативного управления и др.); - по отношению к ЭИС (не обрабатываемые в системе документы и обрабатываемые в системе); - по отношению к задаче (первичные, промежуточные и результатные документы); - по способу заполнения (документы ручного заполнения, полуавтоматического, автоматического); - по периодичности (годовые, квартальные, месячные и т.д.); - по срочности (срочные, несрочные). В данном пункте необходимо уделить внимание обоснованию методов организации информационной базы, рассмотрев следующие вопросы: - обоснование выбора формы хранения данных (база данных или совокупность локальных файлов); - обоснование выбора модели данных (иерархической, сетевой, реляционной); - обоснование методов организации информационной базы.

17

При выборе информационного обеспечения создаваемой системы необходимо проанализировать критерии выбора альтернативных решений и основные факторы, влияющие на этот выбор: - определение целесообразности использования интегрированной базы данных; - выбор СУБД; - выбор структуры автономных файлов. Работа на изолированном компьютере с небольшой базой данных в настоящее время становится уже нехарактерной для большинства приложений. Несомненной является необходимость распределения приложений, работающих с единой базой данных по сети. Параллельный доступ к одной базе данных нескольких пользователей, в том случае если база данных расположена на одном сервере, соответствует режиму распределенного доступа к централизованной базе данных. Если же база данных распределена по нескольким компьютерам, расположенным в сети и к ней возможен параллельный доступ нескольких пользователей, то речь идет о параллельном доступе к распределенной базе данных. При этом основная вычислительная нагрузка ложиться на сервер базы данных, а клиентское приложение осуществляет интерпретацию полученных от сервера данных, реализует интерфейс с пользователем и ввод данных. Такая технология получила название "клиент-сервер". Для ее реализации применяются такие СУБД, как Borland Interbase, Oracle, Informix, MS SQL Server. Простейший подход к выбору нужной СУБД предполагает оценку того, насколько предоставляемые СУБД возможности удовлетворяют существующим требованиям. Однако на практике обычно оценивают самые разнообразные параметры, которые можно разбить на группы. Определение данных: - расширенная поддержка первичных ключей; - типы данных; - средства поддержки целостности данных; - реализация механизма представлений; - тип базовой модели данных. Физические параметры: - предусмотренные файловые структуры; - поддержка определения файловых структур; - простота реорганизации; - требования к памяти; - требования к устройствам хранения данных. Доступность: - язык запросов; - интерфейс с другими системами; - многопользовательский доступ; - защита базы данных; - поддержка механизма транзакций. Обработка транзакций: 18

- процедуры резервного копирования и восстановления; - поддержка контрольных точек; - средства ведения системных журналов. Утилиты: - поддержка процедур администрирования базы данных; - контроль активности пользователей; - инструменты загрузки/выгрузки данных. Пункт 1.4.4 "Обоснование проектных решений по технологии сбора, передачи, обработки и выдачи информации" должен включать характеристику существующей технологии и подготовку предложений по ее совершенствованию, а именно: - обоснование выбора способов сбора первичной информации на основе целесообразности использования технических средств (регистраторов, датчиков, счетчиков и т.д.); - обоснование способов передачи информации в ЭИС (курьером в форме документов; по каналам модемной связи; по каналам ЛВС; дискретным способом через дискеты, стримеры, оптические носители и т.п.; в интерактивном режиме); - обоснование методов обеспечения достоверности информации (верификация, счетный контроль и т.д.); - обоснование способа выдачи информации пользователю (централизованная, децентрализованная, распределенная, и другие виды технологий; на принтер, на экран монитора, в файл). В пункте 1.4.5 "Обоснование проектных решений по программному обеспечению комплекса задач" необходимо описывать требования к системному, специальному и прикладному программному обеспечению. Программное обеспечение – это совокупность программных средств для создания и эксплуатации систем обработки данных с помощью вычислительной техники. В состав программного обеспечения входят базовые и прикладные программные продукты. Базовые программные продукты служат для автоматизации взаимодействия человека и компьютера, организации типовых процедур обработки данных, контроля и диагностики функционирования технических средств системы обработки данных. Прикладное программное обеспечение представляет собой совокупность программных продуктов, предназначенных для автоматизации решения функциональных задач информационной системы. При использовании программного обеспечения целесообразно: - обосновать выбор соответствующего инструментального средства (языки программирования, специализированные библиотеки, СУБД, системы автоматизированного проектирования, системы класса CASE и др.) и среды, в которой предполагается использование разрабатываемой ЭИС; - определить цель проектирования рациональной технологии обработки на основе выбранных инструментальных средств (например, сокращение вре19

мени обработки по сравнению с тем, что существует в настоящий момент; минимизация затрат на разработку и дальнейшее сопровождение ПО; обеспечение надежности и защиты информации и т.д.); - определить функции управляющей программы; - обосновать, в каких случаях будет использоваться пакетный режим, диалоговый и т.д.; - выработать требования к оформлению экранных и печатных форм, эргономике программного обеспечения. Техническое обеспечение представляет собой комплекс технических средств, применяемых для обработки данных в ЭИС. В состав комплекса входят компьютеры, осуществляющие обработку экономической информации, средства подготовки данных на машинных носителях, средства сбора и регистрации информации, средства передачи данных по каналам связи, средства накопления и хранения данных и выдачи результатной информации, вспомогательное оборудование и организационная техника. В пункте 1.4.6 приводится обоснование выбора комплекса технических средств с учетом технологического процесса сбора, передачи, накопления и выдачи результатной информации. В настоящее время практически все предприятия или организации, имеющие более одного компьютера, объединяют в локальные сети. Современные ЭВМ и вычислительные системы характеризуются большим числом различных технических, эксплутационных и экономических параметров и показателей. Учесть все эти характеристики при выборе технических средств практически невозможно. Однако на основе анализа задач, алгоритмов их решения, входных потоков информации можно определить требования к набору основных технических характеристик вычислительных систем и сетей. Кроме того, необходимо учитывать и стоимостные показатели: - капитальные затраты, т.е. затраты на приобретение компьютеров и их установку; - затраты на вспомогательные материалы и оборудование. При обосновании применения распределенных систем обработки данных необходимо отметить их особенности: - большое количество взаимодействующих технических устройств, выполняющих функции сбора, регистрации, хранения, передачи, обработки и выдачи информации; - значительные вычислительные мощности; - распределение обработки, хранения и использования данных; - доступ пользователя к вычислительным и информационным ресурсам сети; - симметричный интерфейс обмена данными между всеми узлами сети; - возможность управления всеми элементами сети и ее расширяемость. При описании первого раздела необходимо помнить, что основная цель его – это рассмотрение существующего состояния предметной области, харак20

теристика объекта управления и обоснование предложений по устранению выявленных недостатков, внедрению новых подходов, новых технологий и т.д. Параметры проектируемой системы, технология ее работы и выполняемые функции, нововведения должны рассматриваться и раскрываться во втором разделе пояснительной записки к дипломному проекту. Проектная часть В данном разделе раскрываются вопросы создания и реализации проекта автоматизированной информационной системы. Исходным материалом проектирования ИС служат результаты анализа объекта управления, которые позволяют, прежде всего, определить функции системы управления и решаемые задачи с помощью автоматизированной обработки данных. Исходя из функциональной структуры объекта управления, определяются или разрабатываются модели и алгоритмы, применяемые для решения задач функциональных подсистем. Далее определяется состав необходимой информации, способы ее организации, осуществляется выбор или разработка необходимого программного и технического обеспечения, уточняются организационные и функциональные обязанности персонала. Подраздел 2.1 должен включать как само понятие информационного обеспечения автоматизированной системы, так и пути его создания. Здесь же необходимо подробно охарактеризовать как внемашинное (классификаторы технико-экономической информации и документы), так и внутримашинное информационное обеспечение (экранные формы для ввода первичной или вывода результатной информации, структура базы данных) . Необходимо помнить, что от качества разработанного информационного обеспечения во многом зависит достоверность и качество принимаемых управленческих решений. В пункте 2.1.1 должно содержаться описание инфологической модели предметной области и ее характеристика. Целью инфологического проектирования является попытка представления семантики предметной области в модели данных. В настоящее время фактическим стандартом при инфологическом моделировании является модель Чена «сущность - связь» или «Entitу Relationship» (ER - модель). Для описания данных в рамках этой модели можно использовать то или иное CASE – средство и с его помощью получить подробное описание объектов базы данных и связей между ними как в графическом виде, так и в виде готовых стандартных отчетов. В пункте 2.1.2 необходимо охарактеризовать используемые для решения данного комплекса задач классификаторы и системы кодирования. Далее целесообразно описать каждый классификатор и рассмотреть возможность центра21

лизованного ведения классификаторов на предприятии по данной предметной области. Структура классификатора для кодирования экономических объектов или их свойств может быть оформлена в виде таблицы с примерным содержанием граф: - наименование кодируемого множества объектов (например, кодов подразделений, табельных номеров и т.д.); - значность кода, система кодирования (серийная, порядковая, комбинированная); - вид классификатора (международный, отраслевой, общесистемный и т.д.). В пунктах 2.1.3 и 2.1.4 данного подраздела необходимо охарактеризовать входную и результатную информацию, представленную в виде документов. Процесс разработки первичных документов имеет особенности в каждой организации и выполняется в следующей последовательности: - определение полного реквизитного состава каждого документа; - классификация реквизитов (признаки и основания, справочные и группировочные, переносимые и не переносимые на машинные носители); - установление логической соподчиненности реквизитов первичных документов; - выбор формы первичного документа (линейная, анкетная, табличная); - размещение реквизитов по выбранной форме в соответствии с приведенной классификацией; - определение размеров документа по вертикали и горизонтали; - выбор формата бумажного носителя; - построение эскиза документа соответствующей формы; - выделение толстой линией реквизитов, переносимых на машинный носитель. Особое внимание следует уделить проектированию форм результатных документов. При этом необходимо привести примеры выходных форм, разделив их на справочные, контрольные, регламентированные и запросные. Построение результатных документов должно выполняться в следующей последовательности: - определение полного реквизитного состава показателей; - классификация реквизитов-признаков (справочные и группировочные); - выбор формы документа; - размещение реквизитов в форме согласно их логической соподчиненности; - вынос итоговых колонок в итоговые строки; - перенос не уместившихся в листе колонок на новый лист с продолжением нумерации. Если информационная база организована в форме базы данных, в пункте 2.1.5 следует привести её логическую структуру. Логическая модель предмет22

ной области разрабатывается на этапе датологического проектирования, который выполняется после выбора конкретной модели данных. Для реляционной базы данных датологическое проектирование приводит к разработке схемы базы данных, т.е. к совокупности схем отношений, которые моделируют объекты предметной области и семантические связи между ними. В логической модели, согласно классической технологии проектирования, все отношения должны быть нормализованы. Кроме схем отношений, логическая модель должна содержать описание правил поддержки целостности базы данных: - ограничения для доменов атрибутов; - ссылочную целостность (для каждого внешнего ключа указываются условия, которые должны выполняться при обновлении или удалении соответствующего первичного ключа); - ограничения предметной области (требования данного предприятия или организации). В пункте 2.1.6 при описании алгоритмической реализации комплекса задач необходимо рассмотреть алгоритмы расчета и решения задач. Следует привести формулы расчета экономических показателей, рассмотрев последовательность проведения расчетов. Подраздел 2.2 "Описание техпроцесса обработки информации" включает описание организации технологии сбора, передачи, обработки и выдачи экономической информации и отражает последовательность операций, начиная от способа сбора первичной информации, включающей два типа документов (документы, данные из которых используются для корректировки НСИ, и документы, представляющие оперативную информацию, используемую для расчетов) и заканчивая формированием результатной информации, ее передачей и мероприятиями по переходу на новый отчетный период. Затем следует привести схему технологического процесса сбора, передачи, обработки и выдачи информации. В программах, регулирующих ввод информации в базу, необходимо предусмотреть как можно более развернутый и всесторонний контроль вводимых данных. Подраздел 2.3 "Описание программного и технического обеспечения комплекса задач" включает требования к аппаратным и программным ресурсам для успешной эксплуатации ЭИС. Здесь же приводится описание использованных библиотек. Затем приводится характеристика архитектуры программ и представляется схема логических взаимосвязей программных модулей (дерево вызова процедур и программ), после чего производится описание программных модулей. В подразделе 2.4 "Описание интерфейса пользователя" приводится описание работы комплекса программ, последовательность вызовов каждого режима и подрежима согласно схеме логических взаимосвязей, представленной в 23

предыдущем подразделе. Описания можно сделать более наглядными, добавив в приложения виды экрана и диалоговых окон, оформленные в виде рисунков. При разработке структуры диалога необходимо спроектировать работу с первичными документами, формирование выходных ведомостей, реорганизацию информационной базы, предусмотрев возможность корректировки вводимых данных, просмотра введенной информации, работу с файлами постоянной информации, защиту информации от несанкционированного пользователя, предусмотреть помощь на всех этапах и решениях комплекса задач. Соответствие вспомогательных решений основным, а также возможность горизонтального и вертикального переходов на графе диалога зависит от контекста задачи. Экранные и печатные формы должны включать: - содержательное название; - ясные и понятные инструкции; - логически обоснованные группировки и последовательности полей; - визуально привлекательный вид окна формы или поля отчета; - легко узнаваемые названия полей; - согласованную терминологию и сокращения; - удобные средства перемещения курсора; - согласованное использование цветов; - визуальное выделение пространства и границ полей ввода; - средства исправления отдельных ошибочных символов и целых полей; - средства вывода сообщений об ошибках; - особое выделение необязательных для ввода полей; - средства вывода пояснительных сообщений об окончании заполнения формы. В подразделе 2.5 необходимо описать работу информационной системы, отразив при этом взаимосвязь программных модулей и информационных файлов с помощью одной или нескольких схем. Это может быть схема работы системы, схема техпроцесса обработки информации и т.п. Все графические материалы должны быть оформлены в соответствии с методическими указаниями по оформлению дипломных и курсовых проектов. Исследовательская часть В пунктах данного раздела студенту-дипломнику рекомендуется рассмотреть методы анализа и обработки данных, получаемых в результате обследования объекта управления. Здесь можно использовать любой математический аппарат: численные методы, элементы математической статистики, методы системного анализа, факторного анализа, методы оптимального управления, методы и модели теории графов, математического программирования и др. Любой из методов должен быть реализован на языке программирования высокого уровня. 24

В завершении необходимо провести анализ полученных результатов, проиллюстрировав их графическим материалом в виде диаграмм, графиков, таблиц, дать их экономическую интерпретацию. Обоснование экономической эффективности проекта Возможны следующие направления расчета экономической эффективности: - сравнение вариантов организации информационной базы комплекса задач (файловая организация и база данных); - сравнение вариантов организации технологического процесса сбора, передачи, обработки и выдачи информации; - сравнение вариантов технологии проектирования ЭИС (например, индивидуального проектирования, CASE-технологиями проектирования); - сравнение вариантов организации ЭИС по выбранному комплексу задач (например, сравнение ЭИС, разработанной в проекте, с существующей); В подразделе 4.1 в зависимости от выбранного направления расчета должна быть изложена методика расчета экономической эффективности проекта. Направление и методика расчета экономической эффективности должны быть согласованы с консультантом по экономической части ДП. Результаты расчета показателей экономической эффективности проекта, получаемые в подразделе 4.2, необходимо представить в форме таблиц, графиков, рекомендуемых методическими материалами. Здесь же следует определить улучшение качественных характеристик процесса управления соответствующим объектом и оценить влияние автоматизированного комплекса задач на эффективность деятельности органов управления и конечные результаты. Оформление графической части ДП (плакатов) Методическая комиссия кафедры прикладной информатики ОГУ утвердила следующую комплектность схем демонстрационного характера, предъявляемых при защите ДП. Обязательными для ДП, выполненного по данному варианту, являются плакаты: 1 Схема организационной структуры управления предприятием; 2 Схема информационных потоков предметной области; 3 Схема логической структуры базы данных; 4 Схема интерфейса разработанной ИС с отображением иерархии ее функций; 5 Результаты работы ИС и показатели экономической эффективности от внедрения; 6 Результаты исследовательской части. Схема техпроцесса обработки экономической информации должна быть представлена в виде раздаточного материала. 25

В разделе "Приложения" пояснительной записки ДП должны быть приведены блок-схемы всех процедур и функций программы за исключением тривиальных. Указанные блок-схемы должны быть также оформлены в виде раздаточного материала. По согласованию с руководителем ДП и заведующим выпускающей кафедры разрешается: - в случае большого объема вышеперечисленных схем представлять их в виде раздаточного материала; - использовать дополнительный иллюстративный раздаточный материал. 2.2 Экономико-математические задачи и методы их решения К экономико-математическим задачам будем относить задачи, имеющие экономическую сущность и требующие для своего решения разработки и применения серьезного математического аппарата: математического программирования, методов оптимизации на графах, математической статистики, комбинаторики и др. Обычно это оптимизационные, прогнозные задачи, задачи статистического анализа – те задачи, в которых находятся оптимальные значения параметров различных управляемых экономических объектов в соответствии с заданными критериями, выявляются зависимости характеристик экономических объектов. В условиях рыночных отношений среди множества возможных вариантов решения реальных задач приходится отыскивать наилучшие в некотором смысле при ограничениях, налагаемых на природные, экономические и технологические возможности. При современных масштабах производства даже незначительные ошибки оборачиваются громадными потерями. В связи с этим возникла необходимость применять для анализа и синтеза экономических ситуаций и систем математические методы и современную вычислительную технику. Такие методы объединяются под общим названием — математическое программирование. Математическое программирование - область математики, разрабатывающая теорию и численные методы решения многомерных экстремальных задач с ограничениями, т. е. задач на экстремум функции многих переменных с ограничениями на область изменения этих переменных. Функцию, экстремум которой нужно найти, называют целевой или критерием оптимальности. Экономические возможности формализуются в виде системы ограничений. Все это составляет математическую модель /23/. Математическая модель задачи — это отображение оригинала в виде количественных соотношений, функций, уравнений, неравенств, формул и т. д. Модель задачи математического программирования включает: - совокупность неизвестных величин ах = {x1, ..., хj, ...;xn}, изменяя которые, системой можно управлять. Их называют вектором управления (планом задачи, решением, стратегией, поведением и др.); - целевую функцию (функцию цели, показатель эффективности, критерий оптимальности, функционал задачи и др.). Целевая функция позволяет вы26

бирать наилучший вариант из множества возможных. Целевую функцию обозначим буквой Z (Z=z(x)). По содержанию это может быть прибыль, объем выпуска или реализации, затраты производства, уровень обслуживания или дефицитности, число комплектов, количество отходов и т. д.; - условия (или систему ограничений), налагаемые на неизвестные величины. Эти условия следуют из ограниченности ресурсов, которыми располагает общество в любой момент времени, из необходимости удовлетворения насущных потребностей, из условий производственных и технологических процессов. Ограниченными являются материальные, финансовые, трудовые ресурсы, возможности технологического, научного потенциала. Математически ограничения выражаются в виде уравнений и неравенств. Их совокупность образует область допустимых решений (область экономических возможностей). Объединение всех условий (ограничений), налагаемых на неизвестные (искомые) величины хj задачи, обозначим буквой Q (x∈Q). Модель задачи математического программирования примет вид max (min) Z=z(х), х∈Q. В развернутом виде: найти план х=(х1; ...; хj; ...;xn), доставляющий экстремальное значение целевой функции Z, т. е. max (min) Z=z(x1, ..., хj, ..., xn) при ограничениях ϕi(х1, ..., xj .... xn) {≤, =, ≥}bi (i=1, m).

Из экономических или других соображений на план задачи налагаются условия неотрицательности xj ≥ 0, j∈Q1 ⊂Q, иногда – целочисленности. План х, удовлетворяющий системе ограничений задачи, называется допустимым (х∈Q). Допустимый план, доставляющий функции цели экстремальное значение, называется оптимальным. Оптимальный план будем обозначать х*, экстремальное значение функции цели — z(x*) = Z*. Оптимальное решение, вообще говоря, не обязательно единственно, возможны случаи, когда оно не существует, имеется конечное или бесчисленное множество оптимальных решений. В зависимости от особенностей целевой функции z(х) и функций, задающих ограничения ϕi(х), задачи математического программирования делятся на ряд типов. Если целевая функция Z = z(х) и функции ϕi(х) (i=1, m), входящие в систему ограничений, линейны (первой степени) относительно входящих в задачу неизвестных хj, то такой раздел математического программирования называется линейным программированием (ЛП). Методы и модели линейного программи27

рования широко применяются при оптимизации процессов во всех отраслях народного хозяйства: при разработке производственной программы предприятия, распределении ее по исполнителям, при размещении заказов между исполнителями и по временным интервалам, при определении наилучшего ассортимента выпускаемой продукции, в задачах перспективного, текущего и оперативного планирования и управления; при планировании грузопотоков, определении плана товарооборота и его распределении; в задачах развития и размещения производительных сил, баз и складов систем обращения материальных ресурсов и т. д. Особенно широкое применение методы и модели линейного программирования получили при решении задач экономии ресурсов . При более глубоком исследовании в ряде задач появляются и нелинейные зависимости, когда с изменением одного элемента другие изменяются непропорционально первому. Если в задаче математического программирования целевая функция z(x) и (или) хотя бы одна из функций системы ограничений ϕi(х) нелинейна, то такой раздел называется нелинейным программированием (НЛП). Методы и модели нелинейного программирования могут применяться при решении перечисленных выше задач, когда хотя бы одна из функций z(х), ϕi(х) нелинейна. Кроме того, методы НЛП получили широкое применение при расчете экономически выгодных партий запуска деталей в производство, при определении экономически выгодной партии поставки, поставочного комплекта, размеров запасов, распределении ограниченных ресурсов, размещении производительных сил, в тарном хозяйстве, при решении многих производственноэкономических задач и т. д. Если на все или некоторые переменные xj наложено условие дискретности, например целочисленности (xj = 0, 1, 2...), то такие задачи рассматриваются в разделе дискретного программирования, в частности целочисленного (ЦП), программирования. Методами ЦП решается широкий круг задач оптимизации комбинаторного типа, с логическими условиями, с разрывной целевой функцией и т. д. В частности, задачи выбора (о назначениях), о маршрутизации (коммивояжера), теории расписаний, о контейнерных перевозках (о рюкзаке), комплектных поставок и комплектования, размещения производственно-складской структуры и т. п. Если параметры целевой функции и системы ограничений изменяются во времени или целевая функция имеет аддитивный либо мультипликативный вид или сам процесс выработки решения имеет многошаговый характер, то такие задачи относятся к задачам динамического программирования (ДП). Методами ДП могут решаться задачи текущего и перспективного планирования, управления производством, поставками и запасами в условиях изменяющегося спроса, размещения капитальных вложений, замены оборудования, обновления и восстановления элементов сложных человеко-машинных организационных систем и т. д. В указанных разделах математического программирования предполагается, что вся информация о протекании процессов заранее известна и достоверна. Такие методы оптимизации называются детерминированными или методами 28

обоснования решений в условиях определенности. Однако если параметры, входящие в ограничения задачи или в функцию цели являются случайными, если приходится принимать решения в условиях риска, неполной или недостоверной информации, то говорят о проблеме стохастической оптимизации, а соответствующий раздел математического программирования называется стохастическим программированием (СП). К нему в первую очередь следует отнести методы и модели выработки решений в условиях конфликтных ситуаций (математическая теория игр), в условиях неполной информации (экспертные оценки), в условиях риска (статистические решения) и др. Кроме того, существуют другие типы задач, учитывающие специфику целевой функции и системы ограничений, в связи с чем имеются параметрическое, дробно-линейное, блочное, сетевое (потоковое), многоиндексное, булевское, комбинаторное и другие типы программирования. Специфика задач породила квадратичное, биквадратичное, сепарабельное, выпуклое и другие типы нелинейного программирования. Появились численные методы отыскания оптимальных решений: градиентные, штрафных и барьерных функций, возможных направлений, линейной аппроксимации, случайного поиска и др. К математическому программированию относятся также методы решения экстремальных задач с бесконечным числом переменных — бесконечномерное программирование. Задачи математического программирования с одной целевой функцией решаются методами скалярной оптимизации. Нередко приходится одновременно учитывать несколько целевых функций, которые должны принимать экстремальные значения. Например, дать продукции больше, высокого качества и с минимальными затратами. Задачи, где находят решение по нескольким целевым функциям, относятся к векторной оптимизации — это задачи многокритериального подхода. Рассмотрим для примера задачу о наилучшем использовании ресурсов. Пусть некоторая производственная единица (цех, завод, объединение и т. д.), исходя из конъюнктуры рынка, технических или технологических возможностей и имеющихся ресурсов, может выпускать п различных видов продукции (товаров), известных под номерами, обозначаемыми индексом j. Ее будем обозначать Пj. Предприятие при производстве этих видов продукции должно ограничиваться имеющимися видами ресурсов, технологий, других производственных факторов (сырья, полуфабрикатов, рабочей силы, оборудования, электроэнергии и т. д.). Все эти виды ограничивающих факторов называют ингредиентами Ri. Пусть их число равно т; припишем им индекс i. Они ограничены, и их количества равны соответственно b1, ..., bi, ..., bm условных единиц. Таким образом, b=(b1; ...; bi; ...; bm) —вектор ресурсов. Известна экономическая выгода (мера полезности) производства продукции каждого вида, исчисляемая, скажем, по отпускной цене товара, его прибыльности, издержкам производства, степени удовлетворения потребностей и т. д. Примем в качестве такой меры, например, цену реализации cj ,т. е. c=(с1; c2; ...; сj ...; сn)— вектор цен. Известны также технологические коэффициенты аij, которые указывают, сколько единиц 29

i-го ресурса требуется для производства единицы продукции j-го вида. Матрицу коэффициентов аij называют технологической и обозначают буквой A .Имеем A=[аij]. Обозначим через х=(x1; ...; xj ...; xn) план производства, показывающий, какие виды товаров П1, ..., Пj ..., Пn нужно производить и в каких количествах, чтобы обеспечить предприятию максимум объема реализации при имеющихся ресурсах. Так как сj — цена реализации единицы j-й продукции, цена реализованных хj единиц будет равна сjхj, а общий объем реализации Z = c1x1+...+cnxn. Это выражение — целевая функция, которую нужно максимизировать. Так как аijхj — расход i-го ресурса на производство хj единиц j-й продукции, то, просуммировав расход i-го ресурса на выпуск всех п видов продукции, получим общий расход этого ресурса, который не должен превосходить bi единиц: ai1x1+ … +aijxj+ … +ainxn≤bi. Чтобы искомый план х = (х1; x2; ...; хj; ...; xn) был реален, наряду с ограничениями на ресурсы нужно наложить условие неотрицательности на объемы х выпуска продукции: xj≥0 . Таким образом, модель задачи о наилучшем использовании ресурсов примет вид: найти max Z при ограничениях на неизвестные и при этом требуется неотрицательность неизвестных. Так как переменные хj входят в функцию z(х) и систему ограничений только в первой степени, а показатели аij, bi, сj являются постоянными в планируемый период, то задача становится задачей линейного программирования. Другой математической теорией, в которой разработаны методы и алгоритмы решения многовариантных задач является теория графов. В ней управляемый объект представляется в виде графа, а нахождение оптимальных параметров управления производится с помощью различных методов и алгоритмов на графах. Графом G называется совокупность множества точек или вершин и множества линий, соединяющих между собой все или части этих точек. Множество вершин графа G обозначим через Х = {х1,…,хn}, а множество линий обозначим через А = {а1,…,аm}. Граф G полностью задаётся парой (Х,А). Если линии из множества А имеют направление, то они называются дугами, иначерёбрами. Граф, имеющий только дуги, называется ориентированным; граф имеющий только ребра называется неориентированным; граф, имеющий дуги и ребра называется смешанным. Путь в ориентированном графе - последовательность дуг такая, что конечная вершина одной дуги является начальной вершиной другой, за исключением первой и последней вершины пути. 30

Многие экономические задачи могут быть решены в графовой постановке и решены с помощью того или другого метода или алгоритма теории графов. Имеются эффективные методы и алгоритмы нахождения кратчайших путей, кратчайших остовов в графе, решения задачи коммивояжера, нахождения эйлерова цикла, задачи о покрытии и раскраске, других задач. Практически любая из реальных экономических задач, требующих оптимального решения в соответствии с теми или иными критериями может быть сведена к какой- либо задаче теории графов и решена ее методами. При исследовании экономических процессов широко используются эконометрические методы, в которых результаты теоретического анализа экономики синтезируются с выводами математики и статистики. Основу аппарата исследования составляют такие разделы математической статистики, как корреляционный, факторный и регрессионный анализ. Главным инструментом исследования служит эконометрическая модель, т.е. экономико-математическая модель регрессионного анализа, параметры которой оцениваются средствами математической статистики. Эта модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации. В настоящее время существует множество методов регрессионного анализа, такие как метод наименьших квадратов, метод Брандона, позволяющие моделировать статистические зависимости между двумя или несколькими переменными. Различные методы множественной линейной, пошаговой и фиксированной нелинейной регрессии (в частности, полиномиальной, экспоненциальной, логарифмической) реализованы в одной из наиболее признанных в мировой практике статистических систем "STATISTICA", работающей в среде "WINDOWS". Система "STATISTICA" позволяет строить произвольную регрессионную модель, либо задаваемой некоторой алгебраической формулой, либо по простому выбору обычных нелинейных регрессионных моделей представленных в модуле. Моделирование экономических процессов независимо от подхода включает ряд следующих обязательных этапов. Этап 1. Обоснование теоретических предположений, являющихся исходными для исследования. Такая теория, как правило, основывается на результатах предшествующих исследований, но может дополняться и изменяться в зависимости от результатов данных исследований. Этап 2. Построение системы показателей, адекватно отображающих экономическое развитие исследуемого объекта. Каждый из показателей должен иметь экономическое содержание, отражать конкретный процесс и быть количественно измеримым. Всю совокупность показателей можно разделить на две основные категории: - аналитические, отражающие сложившиеся тенденции и соотношения; - прогнозные, относящиеся к предвидимым в будущем процессам и явлениям. 31

Часть показателей носит качественный характер, и их количественное измерение затруднено. Тем не менее, если существует явление или процесс, то объективно должны существовать и адекватно отображающие их показатели. Этап 3. Разработка системы моделей, отображающей развитие отдельных сторон и показателей исследуемого объекта, а также взаимосвязей между показателями. Модели экономического процесса можно классифицировать на аналитические, прогнозные, принятия решений и управления. Аналитические и прогнозные модели по содержанию являются вероятностными моделями, поскольку описываемые ими процессы носят вероятностный, а не детерминированный характер. Модели принятия решений и управления более детерминированы по сравнению с аналитическими и прогнозными моделями и по экономическому и математическому содержанию являются моделями оптимального программирования. Этап 4. Сбор и обработка информации, применяемой для построения аналитических и прогнозных моделей, которую можно разделить на две категории: первичную, или исходную (обычно используются статистические данные) и производную, вырабатываемую самими моделями. Развитие и изменение экономических процессов во времени наиболее полно отражают временные ряды, содержащие последовательные значения (уровней) показателей, характеризующих состояние процесса в определенные, как правило, равноотстоящие друг от друга, моменты времени. Особенность динамики экономических процессов является то, что в подавляющем большинстве случаев каждый его показатель определен только одним временным рядом, только одной реализацией с ограниченным числом точек. Поэтому использование для анализа экономических процессов хорошо развитой математической теории случайных процессов ограничено. Значение уровней временных рядов экономических показателей складывается из следующих компонент: сезонной, циклической, случайной (нерегулярной) и тренда. Из перечисленных составляющих уровней временного ряда наиболее важной является тренд, под которым понимается устойчивое систематическое изменение процесса в течение продолжительного периода времени. Наряду с долговременными тенденциями во временных рядах экономических процессов часто имеют место более или менее регулярные колебания. Если эти колебания носят строго периодический или близкий к ним характер и завершаются в течение одного года, то их называют сезонными. Сезонные колебания формируются не только под влиянием природно-климатических условий, они взаимосвязаны с более общими экономическими процессами, на них оказывают влияние ряд других многочисленных и разнообразных факторов, которые частично являются регулируемыми. Однако, в любом случае и даже в тех, когда прямое воздействие на факторы, вызывающие сезонные колебания, невозможно, все-таки необходимо учитывать их влияние на технологические, организационно-экономические, управленческие и иные процессы. Для этого 32

необходимо уметь измерять и анализировать сезонность, владеть методами прогнозирования процессов, подверженных сезонным колебаниям. В тех случаях, когда период колебания составляет несколько лет, считают, что во временных рядах присутствует циклическая компонента. Примерами циклической компоненты являются инвестиционный, демографический и прочие циклы. Случайная компонента представляет собой составную часть временного ряда, остающуюся после выделения из него тренда и циклических компонент. Если последние (тренд и циклические компоненты) определены правильно, то математическое ожидание случайной компоненты равно нулю и ее колебания около среднего значения постоянны. Случайная компонента отражает стохастический характер экономического процесса, влияние на него многочисленных временных факторов: природно-климатических, политических, организационных и др. Разложение временного ряда на перечисленные компоненты удобно для практических целей, однако не следует считать, что их действие является взаимно независимым, и поэтому такое преобразование не должно рассматриваться в качестве конечной цели анализа. Применяемые для оценки взаимосвязей показателей и параметров моделей положения и методы теории вероятностей и математической статистики предполагают наличие статистически независимых наблюдений, образующих стационарный процесс. Между тем, временные ряды экономических процессов в большинстве случаев являются нестационарными и уровни в этих рядах автокоррелированы, т.е. взаимосвязаны. В настоящее время известны способы исключения или уменьшения автокорреляции во временных рядах. Одним из основных и наиболее распространенных является исключение тренда из временного ряда и переход к случайной компоненте. При математическом моделировании экономических процессов учесть влияние внешних факторов позволяют многофакторные эконометрические модели. Они обладают целым рядом преимуществ по сравнению с методами, базирующими на использовании одномерных временных рядов. К числу таких преимуществ можно отнести следующие: более полное отображение конкретной деятельности; возможность проследить за характером изменения взаимосвязей внутри системы и с внешней средой, а также определение степени влияния отдельных факторов на исследуемую систему. Независимо от вида и способа построения экономико-математической модели вопрос о возможности ее применения в целях анализа и прогнозирования экономического процесса может быть решен только после установления адекватности, т.е. соответствия модели исследуемому процессу или объекту и точности, которая характеризуется величиной отклонения выхода модели от реального значения моделируемой переменной (показателя экономического процесса). Так как полного соответствия модели реальному процессу или объ33

екту быть не может, а адекватность - в какой-то мере условное понятие. При моделировании имеется в виду адекватность не вообще, а по тем свойствам модели, которые считаются существенными для исследования. Определение значений показателей прогнозируемого процесса на перспективу осуществляется на основе аналитических моделей, либо полученной на их основе информации. Поэтому, чем выше точность аналитических моделей, тем больше вероятность правильного предвидения будущего. Наиболее распространенным методом прогнозирования является экстраполяция тенденций в будущее, которая дает возможность получить точечное значение прогноза. Однако вероятность "попадания" прогнозируемого показателя в эту "точку" практически равна нулю. Отсюда следует необходимость вычисления перспективных оценок в виде "вилки" через доверительные интервалы. Доверительные интервалы можно определить экспертными методами путем качественного анализа результатов прогноза и сопоставления его с имеющейся у эксперта информацией. Другой способ определения доверительных интервалов - формальный, на основе статистической информации и найденных оценок параметров прогностических моделей, применить который в настоящее время можно далеко не во всех случаях. При экстраполяционном прогнозировании экономической динамики с использованием трендовых моделей весьма важным является заключительный этап - верификация прогноза. Верификация любых дескриптивных моделей, к которым относятся трендовые модели, сводится к сопоставлению расчетных результатов по модели с соответствующими данными действительности - массовыми фактами и закономерностями экономического развития. Верификация прогнозной модели представляет собой совокупность критериев, способов и процедур, позволяющих на основе многостороннего анализа оценивать качество получаемого прогноза. Однако чаще всего на этапе верификации в большей степени осуществляется оценка метода прогнозирования, с помощью которого был получен результат, чем оценка качества самого прогноза. Это связано с тем, что до сих пор не найдено эффективного подхода к оценке качества прогноза до его реализации. Даже в тех случаях, когда прогноз не оправдался, нельзя категорически утверждать, что он был бесполезен, поскольку исследователь или пользователь, если он хотя бы частично контролирует ход событий и может воздействовать на экономический процесс, может использовать прогнозную информацию желаемым для себя образом. Так, получив прогноз событий, определяющих нежелательное направление перспективного развития, пользователь может принять меры, чтобы прогноз не оправдался. О точности прогноза принято судить по величине ошибки прогноза разности между фактическим значением исследуемого показателя и его прогнозным значением. Определить указанную разность можно лишь в двух случаях: либо если период упреждения уже окончился и известно фактическое значение прогнозируемого показателя, т.е. его реализация, либо если прогнозирование осуществлялось для некоторого момента времени в прошлом, для кото34

рого известны фактические данные. Однако на практике задачу качества прогнозов чаще приходится решать, когда период упреждения еще не закончился и фактическое значение прогнозируемого показателя неизвестно. В этом случае более точной считается модель, дающая более узкие доверительные интервалы прогноза. Изучение развития экономических процессов, их моделирование требуют, таким образом, глубокого анализа и учета объективных законов общественного развития, конкретного экономического исследования, наличия информации, вычислительных методов и моделей, соответствующих практических навыков по их использованию и т.д. 2.3 Рекомендуемые структура и содержание дипломных проектов по автоматизированному решению экономико-математических задач (Примерный вариант 2) Введение 1 Аналитическая часть 1.1 Технико-экономическая характеристика предметной области 1.1.1 Общая характеристика организации и ее деятельности 1.1.2 Организационная структура и функции подразделений организации 1.2 Основные экономико-математические задачи предметной области 1.2.1 Общие сведения об экономико-математических задачах 1.2.2 Декомпозиция комплекса экономико-математических задач 1.3 Обоснование необходимости использования вычислительной техники для решения экономико-математических задач 2 Проектная часть 2.1 Информационное обеспечение экономико-математических задач 2.1.1 Информационная модель (схема данных) и ее описание. 2.1.2 Характеристика входной информации 2.1.3.Характеристика результатной информации 2.2 Математическое обеспечение рассматриваемых экономикоматематических задач 2.2.1 Математическая модель рассматриваемых в проекте задач 2.2.2 Анализ методов решения 2.2.3 Выбор методов решения задач и его обоснование 2.2.4 Описание алгоритмов решения задач 2.3 Программное обеспечение комплекса задач 2.3.1 Выбор инструментальных средств и его обоснование 2.3.2 Описание общей архитектуры программного средства 2.3.3 Логическая взаимосвязь программных модулей 2.3.4 Описание программных модулей 2.3.5 Внешний интерфейс программного комплекса 2.4 Анализ результатов решения 3 Обоснование экономической эффективности проекта 35

3.1 Выбор и обоснование методики расчета экономической эффективности проекта 3.2 Расчет показателей экономической эффективности проекта 4 Безопасность жизнедеятельности проекта Заключение Список использованных источников Приложения Содержание разделов, подразделов предлагаемой структуры проекта (вариант 2) приводится ниже. Аналитическая часть Подраздел 1.1 "Технико-экономическая характеристика предметной области" должен включать краткую характеристику технико-экономических аспектов предметной области. Такими аспектами являются организационная структура предприятия, объект управления, тип производства, номенклатура готовой продукции, материалов и т.п., этапы подготовки изделия. Рассмотрение иерархических связей объектов должно производиться сверху вниз, от общего к частному. Характеризуя предприятие, необходимо акцентировать внимание на тех его структурных компонентах, которые призваны использовать результаты (наработки) данного дипломного проектирования, давая подробное описание предметной области. Так, если в ДП рассматривается задача нахождения оптимального плана производства продукции, то необходимо указать все количественные и качественные характеристики производства продукции, влияющие на показатели плана. Рассматривая организационную структуру производства, необходимо отразить, какие выделены группы, отделы, цеха, указав какие задачи решает каждая конкретная группа и какие из перечисленных задач будут рассмотрены в данном ДП. В подразделе 1.2 следует выделить экономико-математические задачи из общего перечня информационных задач предметной области. В пункте 1.2.1 необходимо отразить общие сведения по экономикоматематическим задачам, указав, что из себя представляет данный класс задач, в чем заключается его экономическая сущность и почему данному классу задач следует уделять внимание и посвящать ему целый ДП. Далее определяются экономико-математические задачи, которые будут рассмотрены в данном ДП. Решение экономико-математических задач организуется, по возможности, в виде информационной системы, позволяющей вводить, корректировать и обрабатывать входные информационные массивы, рассчитывать требуемые параметры. Количество экономико-математических задач, рассматриваемых в ДП, определяется совместно с руководителем проекта . В пункте 1.2.2 следует произвести декомпозицию задач на отдельные подзадачи, модули. Декомпозиция соответствует методу нисходящей разработки программного средства. 36

Метод нисходящей разработки заключается в следующем. Сначала строится модульная структура программы в виде дерева. Затем поочередно программируются модули программы, начиная с модуля самого верхнего уровня (головного), переходя к программированию какого-либо другого модуля только в том случае, если уже запрограммирован модуль, который к нему обращается. После того, как все модули программы запрограммированы, производится их поочередное тестирование и отладка в таком же (нисходящем) порядке. На основе рассмотренной декомпозиции задач следует произвести обоснованный выбор задач, которые будут рассматриваться в данном ДП. При этом необходимо указать, почему из всего списка задач выбраны только эти (например, т.к. данные задачи имеют общую информационную базу). Кроме того, необходимо объяснить, почему оставшиеся задачи не вошли, указав, в чем проявляется их обособленность от выбранных задач и рассмотрев целесообразность автоматизации данных задач. В подразделе 1.3 необходимо указать, аппаратное обеспечение какого класса будет задействовано для решения данного комплекса задач, обосновав при этом экономическую целесообразность использования вычислительной техники. При рассмотрении недостатков, присущих существующему состоянию дел на предприятии, целесообразно акцентировать внимание на тех из них, устранение которых предполагается осуществить в проекте. Наиболее распространенными недостатками являются: - невозможность расчета показателей, необходимых для управления объектом, из-за сложности вычислений или чрезмерного объема информации; - большая трудоемкость обработки информации (привести объемновременные параметры); - низкая оперативность, снижающая качество управления объектом; - невысокая достоверность результатов решения задачи из-за дублирования потоков информации; - несовершенство организации сбора и регистрации исходной информации. Обоснование выбора ЭВМ для решения конкретных задач представляет собой достаточно сложную проблему, так как современные вычислительные машины являются сложными системами. Оценка эффективности используемой модели ЭВМ связана с получением некоторого полезного результата - эффекта, часто называемого выигрышем. Однако, этот выигрыш достигается ценой затрат определенных ресурсов. Поэтому эффективность ЭВМ рассматривается в виде соотношения между выигрышем и затратами. Это соотношение определяет конкретные количественные характеристики ее эффективности. Они должны выбираться исходя из назначения ЭВМ. Если в организации уже имеются ЭВМ, то разработку ДП следует ориентировать на имеющийся парк ЭВМ. В пункте 2.1.1 необходимо уделить внимание обоснованию выбора и описанию методов организации информационной базы. Здесь следует рассмотреть следующие вопросы: 37

- основные принципы проектирования информационного обеспечения комплекса задач; - обоснование выбора и описание формы хранения данных (база данных или совокупность локальных файлов); - обоснование выбора и описание модели логической структуры базы данных (иерархической, сетевой, реляционной); - обоснование выбора и описание методов организации информационных массивов (прообразов файлов), ключей упорядочения и т.д. В пункте 2.1.2 необходимо отразить обоснование и дать описание состава, формы представления исходной информации в первичных документах и на машинных носителях. В пункте 2.1.3 необходимо обосновать и описать состав и содержание результатных массивов и выходных документов. В пункте 2.2.1 необходимо представить математическую модель каждой задачи, подзадачи программного комплекса. Математическая модель управляемого объекта – это совокупность уравнений, неравенств, формул, других математических соотношений, связывающих количественные характеристики управляемого объекта. Здесь могут быть представлены модели математического программирования, оптимизационные модели на графах, модели статистического анализа, прогнозные и другие виды моделей рассматриваемых объектов управления. В пункте 2.2.2 производится обзор и анализ методов решения рассматриваемых задач или подобных им задач, выявляются наиболее подходящие. В пункте 2.2.3 обосновывается выбор методов решения задач. На практике задача может быть решена с помощью нескольких методов. В данном разделе следует произвести сравнительный анализ методов и обосновать свой выбор. Главным критерием выбора является то, насколько полно выбранный метод решает поставленную задачу. Кроме того, можно учесть трудоемкость его реализации. При выборе метода решения необходимо брать в расчет комплекс технических средств, на основе которого будет осуществляться программная реализация алгоритма. Если в ДП предлагается новый метод или модификации известных методов, они должны быть обоснованы математическими выводами, анализами ожидаемых результатов, анализом метода. В пункте 2.2.4 необходимо описать алгоритмы решения рассматриваемых задач. Выбранный алгоритм может быть описан тем или иным способом. Прежде всего следует привести укрупненную блок-схему или обобщенное формульно-словесное описание алгоритма, которое дает общее представление об алгоритме, содержимом его шагов и последовательности их выполнения. Каждый такой укрупненный блок или шаг должен быть детализирован и представлен либо в виде блок-схемы, либо в виде формульно-словесного описания, либо с помощью псевдокода. Исключение здесь могут составить лишь 38

блоки, однозначно трактуемые и не требующие подробной детализации. Допускается также представление алгоритма в виде смешанной укрупненнодетализированной блок-схемы, на которой часть вычислительных процессов представлена укрупненными блоками, а часть детализирована. В пункте 2.3.1 требуется привести обоснование выбора инструментальных средств. В данном пункте следует привести сравнительные характеристики инструментальных средств, которые будут использованы для программной реализации алгоритма решения поставленной задачи. Это могут быть языки и системы программирования, системы управления базами данных, интегрированные системы, готовые пакеты прикладных программ. При выборе того или иного инструментального средства следует опираться на доступный комплекс технических средств и операционную среду. Если задача может быть решена с использованием готовых пакетов программ, таких как "СТАТИСТИКА", "MATHCAD", "STATGRAPH" и другие, а в ДП представлена разработанная самостоятельно программа, следует обосновать необходимость создания нового программного продукта, перечислить те особенности конкретных задач, которые не могут быть учтены при использовании готовых пакетов программ. Таким образом, если в процессе дипломного проектирования выявлены недостатки известных программных средств, они должны обосновываться: - расчетами необходимых характеристик аппаратуры; - анализом ожидаемых результатов; - собственными экспериментальными исследованиями. Выбор того или иного вида языка программирования должен обосновываться: - расчетами ожидаемых характеристик программы; - расчетами необходимых характеристик аппаратуры (объем оперативной памяти, производительность процессора и т.д.). В пункте 2.3.2 требуется описание общей архитектуры программного средства. Архитектура программного средства - это его строение, т.е. представление программного средства как системы, состоящей из некоторой совокупности взаимодействующих подсистем. В качестве таких подсистем выступают обычно отдельные программы. Различают следующие основные классы архитектур программных средств: - цельная программа; - комплекс автономно выполняемых программ; - слоистая программная система; - комплекс параллельно выполняемых программ. В этом пункте описывается разработанная архитектура программного средства. В пунктах 2.3.3 и 2.3.4 требуется описание логической взаимосвязи модулей и описание самих модулей. 39

В подразделе 2.4 необходимо произвести анализ результатов решения задач, соотнести с исходными данными и с ожидаемыми результатами, сформулировать рекомендации по использованию полученных результатов, их трактовку в соответствии с рассматриваемой предметной областью. Разделы 3 и 4 подробно описаны в соответствующих разделах ДП варианта 1. Оформление графической части ДП (плакатов) Обязательными для ДП, выполненного по данному варианту, являются следующие плакаты: 1 Схема организационной структуры управления предприятием; 2 Схема информационных потоков предметной области; 3 Математическая постановка задачи; 4 Укрупненный алгоритм решения задачи; 5 Блок-схема наиболее сложной части укрупненного алгоритма; 6 Результаты работы ИС и показатели экономической эффективности от внедрения. В случае большого объема схемы (например, схемы информационных потоков предметной области) или необходимости представления схемы, не вошедшей в приведенный перечень, разрешается по согласованию с руководителем ДП и заведующим выпускающей кафедрой представить схему в виде раздаточного материала. В разделе "Приложения" пояснительной записки ДП должны быть приведены блок-схемы всех процедур и функций программы за исключением тривиальных. Указанные блок-схемы должны быть также оформлены в виде раздаточного материала. 2.4 Экономические интеллектуальные информационные системы 2.4.1 Понятие интеллектуальных информационных систем

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Знания – это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные. Информационные массивы, предназначенные для хранения знаний называются базами знаний. Информационные системы, ядром которых является база знаний или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, приближенном к естественному (языках представления знаний), называются интеллектуальными информационными системами или просто интеллектуальными системами. Если предметной областью является экономика, то интеллектуальные системы называются экономическими интеллектуальными системами. Знания разделяют на: 40

- поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами предметной области; - глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания могут использоваться для объяснения и прогнозирования поведения объектов. Кроме того, знания традиционно делят на процедурные и декларативные. Исторически первыми были процедурные знания, то есть знания, «растворенные» в алгоритмах, процедурах. Для их изменения требовалось изменять программы. Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний. Чаще всего интеллектуальные системы применяются при решении сложных задач, где логическая (или смысловая) обработка информации превалирует над вычислительной. Примером такой задачи является поддержка принятия решения в сложных ситуациях управления предприятием. Одним из наиболее распространенных видов интеллектуальных систем являются экспертные системы. Экспертные системы (ЭС)- это класс интеллектуальных систем, ориентированный на тиражирование опыта высоко квалифицированных специалистов в областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уровня экспертизы. 2.4.2 Экспертные системы Назначение экспертных систем (ЭС) /34/ заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждении (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов. Экспертная система является инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли: - консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей; - ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений; - партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности. Экспертные системы используются во многих областях, среди которых лидирует сегмент приложений в бизнесе. Архитектура экспертной системы включает в себя два основных компонента: базу знаний (хранилище единиц знаний) и программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений 41

(решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса. Причем центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность. "KNOW-HOW" базы знаний хорошей экспертной системы оценивается в сотни тысяч долларов, в то время как программный инструментарий - в тысячи или десятки тысяч долларов. База знаний в ЭС - это совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются. В качестве методов представления знаний чаще всего используются либо правила, либо объекты (фреймы), либо их комбинация. Так, правила представляют собой конструкции: Если < условие > То СF (Фактор определенности) В качестве факторов определенности (СF), как правило, выступают либо условные вероятности байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100). Примеры правил имеют следующий вид: Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0,2 То Рентабельность = "удовл." СF100 Правило 2: Если Задолженность = "нет" и Рентабельность = "удовл." То Финансовое_сост. = "удовл." СF 80 Правило 3: Если Финансовое_сост. = "удовл." и Репутация="удовл." То Надежность предприятия = "удовл." СF 90 Объекты представляют собой совокупность атрибутов, описывающих свойства и отношения с другими объектами. В отличие от записей баз данных каждый объект имеет уникальное имя. Часть атрибутов отражают типизированные отношения, такие как "род - вид" (super-class – sub-class), "целое - часть" и др. Вместо конкретных значений атрибутов объектов могут задаваться значения по умолчанию (указатель наследования атрибутов устанавливается в S), присущие целым классам объектов, или присоединенные процедуры (process). Описание объектов может быть представлено в соответствии с рисунком 2.1. Ниже кратко описываются элементы архитектуры экспертной системы. Интеллектуальный интерфейс. Обмен данными между конечным пользователем и ЭС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму предПредприятие отрасли №1 42

Имя слота

Указатель Тип Наследования Super-class U FRAME Sub-class U FRAME Код предприятия U String Код отрасли U String Отраслевой U Real Коэфф. рент.

Значение ROOT Предприятие 101 123 20

Предприятие №2 Имя слота Super-class Sub-class

Указатель Тип Наследования S FRAME -

Код предприятия Код отрасли Отраслевой Коэфф. рент. Коэфф. рент.

S S S

Значение Предприятие отрасли -

String String Real

101 123 20

Real

-25

Задолженность

String

Нет

Репутация

String

Удовл

Фин.состояние

Рrocess

Fin_sost

Надежность

Рrocess

Nad

Рисунок 2.1 – Описание объектов ставления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель. Важнейшим требованием к организации диалога пользователя с ЭС является естественность, которая не означает буквально формулирование потребностей пользователя предложениями естественного языка, хотя это и не исключается в ряде случаев. Важно, чтобы последовательность решения задачи была 43

гибкой, соответствовала представлениям пользователя и велась в профессиональных терминах. Механизм вывода. Этот программный инструмент получает от интеллектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление запрос, формирует из базы знаний конкретный алгоритм решения задачи, выполняет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя. В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации (исходных данных), относящихся к решению единиц знаний (правил, объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящую к определенному результату. Для представления знаний в форме правил это может быть прямая или обратная цепочка рассуждений. Для объектно-ориентированного представления знаний характерно применение механизма наследования атрибутов, когда значения атрибутов передаются по иерархии от вышестоящих классов к нижестоящим. Также при обращении к атрибутам или заполнении атрибутов фрейма необходимыми данными запускаются на выполнение присоединенные процедуры. Механизм объяснения. В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи. Тогда на вопросы пользователя "Как?" и "Почему?" получено решение или запрошены те или иные данные, система всегда может выдать цепочку рассуждении до требуемой контрольной точки, сопровождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями. В случае отсутствия решения задач объяснение должно выдаваться пользователю автоматически. Полезно иметь возможность и гипотетического объяснения решения задачи, когда система отвечает на вопросы, что будет в том или ином случае. Однако, не всегда пользователя может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений пользователя. Если же пользователь продолжает не понимать полученный ответ, то система должна быть способна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались. Механизм приобретения знаний. База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных 44

знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемые инженерами знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний. В простейшем случае это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость; в более сложных случаях извлекать знания путем специальных сценариев интервьюирования экспертов или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы. По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом: - по способу формирования решения экспертные системы разделяются на два класса: аналитические и синтетические. Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив (определение характеристик объектов), а синтетические системы - генерацию неизвестных решений (формирование объектов); - по способу учета временного признака экспертные системы могут быть статическими или динамическими. Статические системы решают задачи при неизменяемых в процессе решения данных и знаниях, динамические системы допускают такие изменения. Статические системы осуществляют монотонное непрерываемое решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата, динамические системы предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов и данных; - по видам используемых данных и знаний экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной); - по числу используемых источников знаний экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга (кооперирующими). В соответствии с перечисленными признаками классификации, как правило, выделяются следующие четыре основные класса экспертных систем в соответствии с рисунком 2.2. Класс 1. Классифицирующие экспертные системы. К аналитическим задачам прежде всего относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда по набору заданных признаков (факторов) выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой выбирается определенная последовательность действий. Таким образом, в соответствии с исходными условиями среди альтернативных решений находится одно, наилучшим образом удовлетворяющее поставленной цели и ограничениям. Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, назы45

ваются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу. В качестве основного метода формирования решений используется метод логического дедуктивного вывода от общего к частному, когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение.

Детерминированность знаний Неопределенность знаний

Анализ

Синтез

Классифицирующие Доопределяющие Статика

Трансформирующие Многоагентные Динамика

Один источник знаний Множество источн. знаний

Рисунок 2.2 – Классы экспертных систем Класс 2. Доопределяющие экспертные системы. Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний. В этом случае экспертная система должна как бы доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. В качестве методов работы с неопределенностями могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика. Доопределяющие экспертные системы могут использовать для формирования решения несколько источников знаний. В этом случае могут использоваться эвристические приемы выбора единиц знаний из их конфликтного набора, например, на основе использования приоритетов важности, или получаемой степени определенности результата, или значений функций предпочтений и т.д. Для аналитических задач классифицирующего и доопределяющего типов характерны следующие проблемные области: - интерпретация данных - выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации. Основное назначение - определение сущности рассматриваемой ситуации, выбор гипотез, исходя из фактов. Типичным примером является экспертная система анализа финансового состояния предприятия; - диагностика - выявление причин, приведших к возникновению ситуации. Требуется предварительная интерпретация ситуации с последующей проверкой дополнительных фактов, например, выявление факторов снижения эффективности производства; 46

- коррекция - диагностика, дополненная возможностью оценки и рекомендации действий по исправлению отклонений от нормального состояния рассматриваемых ситуаций. Класс 3. Трансформирующие экспертные системы. В отличие от аналитических статических экспертных систем синтезирующие динамические экспертные системы предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области. В качестве методов решения задач в трансформирующих экспертных системах используются разновидности гипотетического вывода: - генерации и тестирования, когда по исходным данным осуществляется генерация гипотез, а затем проверка сформулированных гипотез на подтверждение поступающими фактами; - предположений и умолчаний, когда по неполным данным подбираются знания об аналогичных классах объектов, которые в дальнейшем динамически адаптируются к конкретной ситуации в зависимости от ее развития; - использование общих закономерностей (метауправления) в случае неизвестных ситуаций, позволяющих генерировать недостающее знание. Класс 4. Многоагентные системы. Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе. Для многоагентных систем характерны следующие особенности: - проведение альтернативных рассуждении на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий; - распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний; - применение множества стратегий работы механизма вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы; - обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных; - использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей; - способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем. Для синтезирующих динамических экспертных систем наиболее применимы следующие проблемные области: - проектирование - определение конфигурации объектов с точки зрения достижения заданных критериев эффективности и ограничений, например, проектирование бюджета предприятия или портфеля инвестиций; - прогнозирование - предсказание последствий развития текущих ситуаций на основе математического и эвристического моделирования, например, прогнозирование трендов на биржевых торгах; 47

- диспетчирование - распределение работ во времени, составление расписаний, например, планирование графика освоения капиталовложений; - планирование - выбор последовательности действий пользователей по достижению поставленной цели, например, планирование процессов поставки продукции; - мониторинг - слежение за текущей ситуацией с возможной последующей коррекцией. Для этого выполняется диагностика, прогнозирование, а в случае необходимости – планирование и коррекция действий пользователей, например, мониторинг сбыта готовой продукции; - управление - мониторинг, дополненный реализацией действий в автоматических системах, например, принятие решений на биржевых торгах. 2.4.3 Самообучающиеся системы В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики (обучения на примерах). Примеры реальных ситуаций накапливаются за некоторый исторический период и составляют обучающую выборку. Эти примеры описываются множеством признаков классификации. Причем обучающая выборка может быть: - "с учителем", когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классообразующего признака); - "без учителя", когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций. В результате обучения системы автоматически строятся обобщенные правила или функции, определяющие принадлежность ситуаций классам, которыми обученная система пользуется при интерпретации новых возникающих ситуаций. Таким образом, автоматически формируется база знаний, используемая при решении задач классификации и прогнозирования. Эта база знаний периодически автоматически корректируется по мере накопления опыта реальных ситуаций, что позволяет сократить затраты на ее создание и обновление. Общие недостатки, свойственные всем самообучающимся системам, заключаются в следующем: - возможна неполнота и/или зашумленность (избыточность) обучающей выборки и, как следствие, относительная адекватность базы знаний возникающим проблемам; - возникают проблемы, связанные с плохой смысловой ясностью зависимостей признаков и, как следствие, неспособность объяснения пользователям получаемых результатов; - ограничения в размерности признакового пространства вызывают неглубокое описание проблемной области и узкую направленность применения. 2.4.4 Этапы создания экспертной системы 48

Слабая формализуемость процесса принятия решений, его альтернативность и нечеткость, качественная и символьная природа используемых знаний, динамичность изменения проблемной области -все эти характерные особенности применения экспертных систем обусловливают сложность и большую трудоемкость их разработки по сравнению с другими подклассами интеллектуальных информационных систем (ИИС). Извлечение знаний при создании экспертной системы предполагает изучение множества источников знаний, к которым относятся специальная литература, базы фактуальных знаний, отчеты о решении аналогичных проблем, а самое главное, опыт работы специалистов в исследуемой проблемной области экспертов. Успех проектирования экспертной системы во многом определяется тем, насколько компетентны привлекаемые к разработке эксперты и насколько они способны передать свой опыт инженерам по знаниям. Вместе с тем, эксперты не имеют представления о возможностях и ограничениях ЭС. Следовательно, процесс разработки ЭС должен быть организован инженерами по знаниям таким образом, чтобы в процессе их итеративного взаимодействия с экспертами они получили весь необходимый объем знаний для решения четко очерченных проблем. На начальных этапах идентификации и концептуализации, связанных с определением контуров будущей системы, инженер по знаниям выступает в роли ученика, а эксперт - в роли учителя, мастера. На заключительных этапах реализации и тестирования инженер по знаниям демонстрирует результаты разработки, адекватность которых проблемной области оценивает эксперт. На этапе тестирования это могут быть совершенно другие эксперты. На этапе тестирования созданные экспертные системы оцениваются с позиции двух основных групп критериев: точности и полезности. С точностью работы связаны такие характеристики, как правильность делаемых заключений, адекватность базы знаний проблемной области, соответствие применяемых методов решения проблемы экспертным. Поэтому конечные оценки системе ставят специалисты в проблемной области - эксперты. Полезность же экспертной системы характеризуется степенью удовлетворения требований пользователя в части получения необходимых рекомендаций, легкости и естественности взаимодействия с системой, надежности, производительности и стоимости эксплуатации, способности обоснования решений и обучения, настройки на изменение потребностей. Оценивание экспертной системы осуществляется по набору тестовых примеров как из предшествующей практики экспертов, так и специально подобранных ситуаций. Результаты тестирования подлежат статистической обработке, после чего делаются выводы о степени точности работы экпертной системы. Следующий этап жизненного цикла экспертной системы внедрение и опытная эксплуатация в массовом порядке без непосредственного контроля со стороны разработчиков и переход от тестовых примеров к решению реальных задач. Важнейшим критерием оценки становятся соотношение стоимости системы и ее эффективности. На этом этапе осуществляется сбор критических за49

мечаний и внесение необходимых изменений. В результате опытной эксплуатации может потребоваться разработка новых специализированных версий, учитывающих особенности проблемных областей. На всех этапах разработки инженер по знаниям играет активную роль, а эксперт - пассивную. По мере развития самообучающихся свойств экспертных систем роль инженера по знаниям уменьшается, а активное поведение заинтересованного в эффективной работе экспертной системы пользователя-эксперта возрастает. Описание приемов извлечения знаний инженерами знаний представлено в таблице 2.1. Первые два этапа разработки экспертной системы составляют логическую стадию, не связанную с применением четко определенного инструментального средства. Последующие этапы реализуются в рамках физического создания проекта на базе выбранного инструментального средства. Вместе с тем, процесс создания экспертной системы, как сложного программного продукта, имеет смысл выполнять методом прототипного проектирования, сущность которого сводится к постоянному наращиванию базы знаний, начиная с логической стадии. Технология разработки прототипов представлена в таблице 2.2. Прототипная технология создания экспертной системы означает, что простейший прототип будущей системы реализуется с помощью любого подручного инструментального средства еще на этапах идентификации и концептуализации, в дальнейшем этот прототип детализируется, концептуальная модель уточняется, реализация выполняется в среде окончательно выбранного инструментального средства. После каждого этапа возможны итеративные возвраты на уже выполненные этапы проектирования, что способствует постепенному проникновению инженера по знаниям в глубину решаемых проблем, эффективности использования выделенных ресурсов, сокращению времени разработки, постоянному улучшению компетентности и производительности системы. Пример разработки экспертной системы гарантирования (страхования) коммерческих займов CLUES (loan-uderwriting expert systems) представлен в таблице 2.3. Эта система создавалась в интегрированной среде АRТ группой разработчиков в составе одного менеджера проекта, двух инженеров по знаниям, двух программистов, ответственных за сопряжение ЭС с существующей информационной системой и аналитическим инструментом, одного контролера качества. Сложность созданной системы: 1000 правил, 180 функций, 120 объектов. Эффективность: при оценке 8500 кредитов в месяц годовая экономия на обработке информации составляет 0,91 млн. долл., при 30000 кредитов - 2,7 млн. долл. При этом в 50% случаев система принимает самостоятельные решения, в остальных случаях дает экспертам диагностику возникающих проблем. Время оценки кредита сократилось с 50 минут до 10-15 минут. Перечисленные показатели эффективности позволили компании Соntrywide расширить сферу своей деятельности во всех штатах США и увеличить оборот с 1 млрд. долл. в 50

месяц в 1991 году до 5 млрд. долл. в 1993 году. Таблица 2.1 – Описание приемов извлечения знаний Приемы Описание 1 Наблюдение Инженер наблюдает, не вмешиваясь, за тем, как эксперт решает реальную задачу 2 Обсуждение Инженер на представительном множестве задач неформально задачи обсуждает с экспертом данные, знания и процедуры решения 3 Описание за- Эксперт описывает решение задач для типичных запросов дачи 4 Анализ реЭксперт комментирует получаемые результаты решения задашения чи, детализируя ход рассуждении 5 Проверка Эксперт предлагает инженеру перечень задач для решения (от системы простых до сложных), которые решаются разработанной системой 6 ИсследоваЭксперт исследует и критикует структуру базы знаний и рабоние системы ту механизма вывода 7 Оценка сис- Инженер предлагает новым экспертам оценить решения разтемы работанной системы Таблица 2.2 – Технология разработки прототипов Этап разработки Характер прото- Количество Срок разтипа правил работки Идентификация Демонстрацион50-100 1 - 2 мес. ный Концептуализация Исследовательский Формализация 200 - 500 3-6 мес. Реализация Действующий 500 - 1000 6-12 мес. Тестирование Промышленный 1000- 1500 1-1,5 года Опытная эксплуаКоммерческий тация 1500-3000 1,5-3 года

Стоимость

25 - 50т.$ 300т.$ 2 - 5 млн.$

Таблица 2.3 – Пример разработки экспертной системы Период Этап времени Ноябрь 1991 г. Постановка проблемы Январь 1992 г. Создание отдела ЭС Февраль – ап- Интервьюирование экспертов рель 1992 г. Апрель – май Моделирование и создание первого прототипа 51

1992 г. Май – июнь 1992 г. Июнь – сентябрь 1992 г. Сентябрь – декабрь 1992 г. Декабрь – январь 1993 г. Февраль 1993 г. Май 1993 г. Август 1993 г. Февраль 1994 г.

Кодирование (реализация) Внутреннее тестирование. Системная интеграция Альфа-тестирование на известных примерах Бета-тестирование на реальных примерах Внедрение в отрасли розничной торговли (20% кредитов) Внедрение в потребительский сектор (10% кредитов) Внедрение в отрасли оптовой торговли (35% кредитов) Внедрение в корреспондентскую сеть (35% кредитов)

2.5 Рекомендуемые структура и содержание дипломных проектов по проектированию экспертной системы (Примерный вариант 3)

Введение 1 Аналитическая часть 1.1 Идентификация проблемы 1.1.1 Общая характеристика проблемной области 1.1.2 Определение ресурсов на разработку ЭС 1.1.3 Определение источников разработки ЭС 1.1.4 Цели и классы решаемых задач 1.2 Концептуализация проблемы 1.3 Выбор метода формализации знаний и инструментальных средств разработки ЭС 1.4 Определение перечня оригинальных компонентов программного обеспечения ЭС, подлежащих разработке 2 Проектная часть 2.1 Формализация базы знаний и оригинальных компонентов ЭС, подлежащих разработке 2.2 Проектирование базы данных 2.3 Программная реализация экспертной системы 2.3.1 Программная реализация базы знаний и оригинальных компонентов программного обеспечения ЭС 2.3.2 Описание дерева вызова программ (или блок-схемы) и спецификации оригинальных программных средств ЭС 52

2.3.3 Определение параметров генерации и настройки механизмов вывода, приобретения и объяснения знаний, интеллектуального интерфейса 2.4 Тестирование экспертной системы 2.4.1 Данные для контрольного примера 2.4.2 Описание технологического процесса решения задач экспертизы 2.4.3 Анализ полученных результатов экспертизы 3 Обоснование экономической эффективности проекта 3.1 Выбор и обоснование методики расчета экономической эффективности 3.2 Расчет показателей экономической эффективности проекта 4 Безопасность жизнедеятельности проекта Заключение Список использованных источников Приложения

Аналитическая часть Подраздел 1.1 "Идентификация проблемы" включает в себя определение назначения и сферы применения экспертной системы (ЭС), выделение ресурсов, постановку и параметризацию решаемых задач. Этап идентификации связан, прежде всего, с осмыслением тех задач, которые предстоит решить будущей ЭС, и формированием требований к ней. Результатом данного этапа является ответ на вопрос, что надо сделать и какие ресурсы необходимо задействовать (идентификация задачи, определение участников процесса проектирования и их роли, выявление ресурсов и целей). В пункте 1.1.1 определяют проблемную область, рассматриваются характеристики и особенности проблемной области, обосновывают необходимость разработки экспертной системы в проблемной области. Обычно разработка ЭС в той или иной сфере деятельности связана с затруднениями лиц, принимающих решение, что сказывается на эффективности функционирования проблемной области. Эти затруднения могут быть обусловлены недостаточным опытом работы в данной области, сложностью постоянного привлечения экспертов, нехваткой трудовых ресурсов для решения простых интеллектуальных задач, необходимостью интеграции разнообразных источников знаний. Идентификация сферы применения ЭС осуществляется на основе анализа узких мест функционирования проблемной области. Например, плохой маркетинг, большие материальные и трудовые издержки, низкая ритмичность производства и т.д. Сфера применения ЭС должна четко идентифицировать участок деятельности экспертов и классы объектов и ситуаций, на которые этот участок распространяется. Идентификация проблемы заключается в составлении неформального (вербального) описания, в котором указываются: общие характеристики задачи; 53

подзадачи, выделяемые внутри данной задачи; ключевые понятия (объекты), их входные (выходные) данные; предположительный вид решения, а также знания, относящиеся к решаемой задаче. В пункте 1.1.2 определяются необходимые ресурсы для разработки ЭС: время, люди, ЭВМ и т. д. Обычно в разработке ЭС участвуют не менее трехчетырех человек — один эксперт, один или два инженера по знаниям и один программист, привлекаемый для модификации и согласования инструментальных средств. Также к процессу разработки ЭС могут по мере необходимости привлекаться и другие участники. Например, инженер по знаниям может пригласить других экспертов, чтобы убедиться в правильности своего понимания основного эксперта, представительности тестов, демонстрирующих особенности рассматриваемой задачи, совпадения взглядов различных экспертов на качество предлагаемых решений. Кроме того, для сложных систем считается целесообразным привлекать к основному циклу разработки несколько экспертов. Однако в этом случае, как правило, требуется, чтобы один из экспертов отвечал за непротиворечивость знаний, сообщаемых коллективом экспертов. В этом пункте формируются также основные пользовательские требования к интерфейсу ЭС. При проектировании ЭС типичными ресурсами являются время разработки, вычислительные средства и объем финансирования. При определении времени разработки обычно имеется в виду, что сроки разработки и внедрения ЭС составляют, как правило, не менее года (при трудоемкости 5 чел.-лет). Определение объема финансирования оказывает существенное влияние на процесс разработки, так как, например, при недостаточном финансировании предпочтение может быть отдано не разработке оригинальной новой системы, а адаптации существующей. В процессе идентификации задачи инженер по знаниям и эксперт работают в тесном контакте. Начальное неформальное описание задачи экспертом используется инженером по знаниям для уточнения терминов и ключевых понятий. Эксперт корректирует описание задачи, объясняет, как решать ее и какие рассуждения лежат в основе того или иного решения. После нескольких циклов, уточняющих описание, эксперт и инженер по знаниям получают окончательное неформальное описание задачи. В пункте 1.1.3 описываются источники знаний, необходимые для разработки ЭС: существующие аналогичные ЭС, используемые методические материалы, технические отчеты, публикации в печати, книги, методики, дополнительные эксперты и т.п.. Для эксперта источниками знаний служат его предшествующий опыт по решению задачи, книги, известные примеры решения задач, а для инженера по знаниям — опыт в решении аналогичных задач, методы представления знаний и манипулирования ими, программные инструментальные средства. В пункте 1.1.4 при идентификации целей важно отличать цели, ради которых создается ЭС, от задач, которые она должна решать. Примерами возможных целей являются: формализация неформальных знаний экспертов; улучше54

ние качества решений, принимаемых экспертом; автоматизация рутинных аспектов работы эксперта (пользователя); тиражирование знаний эксперта. Как правило, назначение экспертной системы связано с одной из следующих областей: - обучение и консультация неопытных пользователей; - распространение и использование уникального опыта экспертов; - автоматизация работы экспертов по принятию решений ; - оптимизация решения проблем, выдвижение и проверка гипотез. Сфера применения экспертной системы характеризует тот круг задач, который подлежит формализации, например, "оценка финансового состояния предприятия”, “выбор поставщика продукции”, “формирование маркетинговой стратегии” и т.д. Обычно сложность решаемых в экспертной системе проблем должна соответствовать трудоемкости работы эксперта в течение нескольких часов. Более сложные задачи имеет смысл разбивать на совокупности взаимосвязанных задач, которые подлежат разработке в рамках нескольких экспертных систем. В подразделе 1.2 «Концептуализация знаний» находится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. Этот этап завершается созданием модели предметной области (ПО), включающей основные концепты и отношения. На этапе концептуализации определяются следующие особенности задачи: типы доступных данных; исходные и выводимые данные, подзадачи общей задачи; используемые стратегии и гипотезы; виды взаимосвязей между объектами ПО, типы используемых отношений (иерархия, причина — следствие, часть — целое и т.п.); процессы, используемые в ходе решения; состав знаний, используемых при решении задачи; типы ограничений, накладываемых на процессы, используемые в ходе решения; состав знаний, используемых для обоснования решений. Существует два подхода к процессу построения модели предметной области, которая является целью разработчиков ЭС на этапе концептуализации. Признаковый или атрибутивный подход предполагает наличие полученной от экспертов информации в виде троек объект — атрибут — значение атрибута, а также наличие обучающей информации. Этот подход развивается в рамках направления, получившего название формирование знаний или "машинное обучение" (machine learning). Второй подход, называемый структурным (или когнитивным), осуществляется путем выделения элементов предметной области, их взаимосвязей и семантических отношений. Для атрибутивного подхода характерно наличие наиболее полной информации о предметной области: об объектах, их атрибутах и о значениях атрибутов. Кроме того, существенным моментом является использование дополнительной обучающей информации, которая задается группированием объектов в классы по тому или иному содержательному критерию. Тройки объект — атрибут — значение атрибута могут быть получены с помощью так называемого 55

метода реклассификации, который основан на предположении что задача является объектно-ориентированной и объекты задачи хорошо известны эксперту. Идея метода состоит в том, что конструируются правила (комбинации значений атрибутов), позволяющие отличить один объект от другого. Обучающая информация может быть задана на основании прецедентов правильных экспертных заключений, например, с помощью метода извлечения знаний, получившего название "анализ протоколов мыслей вслух". При наличии обучающей информации для формирования модели предметной области на этапе концептуализации можно использовать весь арсенал методов, развиваемых в рамках задачи распознавания образов. Таким образом, несмотря на то, что здесь атрибутивному подходу не уделено много места, он является одним из потребителей всего того, что было указано в главе, посвященной распознаванию образов и автоматического группирования данных. Структурный подход к построению модели предметной области предполагает выделение следующих когнитивных элементов знаний: 1. Понятия. 2. Взаимосвязи. 3. Метапонятия. 4. Семантические отношения. Выделяемые понятия предметной области должны образовывать систему, под которой понимается совокупность понятий, обладающая следующими свойствами: уникальностью (отсутствием избыточности); полнотой (достаточно полным описанием различных процессов, фактов, явлений и т.д. предметной области); достоверностью (валидностью — соответствием выделенных единиц смысловой информации их реальным наименованиям) и непротиворечивостью (отсутствием омонимии). В подразделе 1.3 рассматриваются методы представления знаний, осуществляется выбор метода формализации знаний, в рамках которого осуществляется проектирование структуры базы знаний. Выбор метода формализации знаний (формализма) обусловливается следующим: особенностями знаний, методов решения проблем, требованиями пользователей к эксплуатации и интерфейсу ЭС . В соответствии с выбранным методом представления знаний выбираются инструментальные средства разработки ЭС. В качестве инструментальных средств разработки ЭС, в зависимости от особенностей проблемной области и стадии разработки могут быть оболочки ЭС, генераторы ЭС, языки представления знаний и языки программирования. В данном подразделе кратко описываются характеристики и возможности выбранных инструментальных средств. В подразделе 1.4 на основе выбранного инструментального средства определяется перечень разрабатываемых программных компонентов, которые должны расширить функциональные возможности механизмов вывода, приобретения, объяснения знаний и интеллектуального интерфейса выбранного инструментального средства. Проектная часть

56

В подразделе 2.1 описывается проектирование базы знаний ЭС и разрабатываемых оригинальных компонент. В этом подразделе описывается формализованное представление концепций предметной области, представленных в подразделе 1.2 на основе языка представления знаний (ЯПЗ), который либо выбирается из числа уже существующих, либо создается заново. Все ключевые понятия и отношения, определенные на этапе концептуализации в пункте 1.2 выражаются на ЯПЗ. Другими словами, в данном пункте определяются состав средств и способы представления декларативных и процедурных знаний, осуществляется это представление и в итоге формируется описание решения задачи ЭС на предложенном (инженером по знаниям) формальном языке или в соответствии с выбранным в подразделе 1.3 инструментальным средством. Выходом этапа формализации является описание того, как рассматриваемая задача может быть представлена в выбранном или разработанном формализме. Сюда относится указание способов представления знаний (фреймы, сценарии, семантические сети и т.д.), определение способов манипулирования этими знаниями (логический вывод, аналитическая модель, статистическая модель и др.) и интерпретации знаний. Подраздел 2.2 "Проектирование базы данных" предусматривается в случае использования больших объемов исходных данных, которые не могут быть введены в процессе диалога с ЭС. Подраздел 2.2 соответствуют пунктам раздела 2.1 проектной части первого варианта содержания ДП. Процесс проектирования базы данных может быть выполнен вручную в соответствии с имеющимися методиками, либо с помощью CASE-систем. В данном разделе должна быть представлена информационная модель базы данных. В подразделе 2.3 описывается программное обеспечение ЭС. Программное обеспечение экспертной системы включает настраиваемую системную и программируемую оригинальную части. В пункте 2.3.1 описывается программная реализация базы знаний и оригинальных программных компонент, используемых стратегий ввода, приобретения, объяснения знаний, организации диалога. В пункте 2.3.2 дается описание дерева вызова программ (или блок-схемы) и спецификации оригинальных программных средств ЭС . Для описания алгоритма могут быть использованы также и другие средства. Правила оформления блок-схем приведены в разделе 4 настоящего пособия. В пункте 2.3.3 определяются параметры генерации и настройки механизмов вывода, приобретения и объяснения знаний, интеллектуального интерфейса. В приложениях должны быть представлены распечатки схем настройки необходимых механизмов и разработанных программных модулей. В подразделе 2.4 построенная экспертная система тестируется, т.е. оценивается с позиции точности работы и полезности. Тестируется правильность делаемых заключений, адекватность базы знаний проблемной области, соответст57

вие методов решения проблем экспертным, легкость и естественность взаимодействия с системой, надежность, производительность и адаптивность. В пункте 2.4.1 в качестве тестовых примеров должны быть выбраны задачи с апробированными эталонными результатами. Тестовые примеры проверяют также все возможные граничные значения получаемых результатов. В пункте 2.4.2 приводится схема технологического процесса решения основных задач экспертизы, описываются все режимы взаимодействия пользователей с ЭС. Правила оформления схем технологического процесса решения приведены в разделе 4 "Методические указания к выполнению графических работ". В пункте 2.4.3 представляются результаты прогонов контрольных примеров, которые анализируются с позиции описываемых выше критериев. Распечатки контрольных прогонов приводятся в приложении. Обоснование экономической эффективности проекта В разделе 3 производится расчет экономической эффективности проекта; при этом предлагается произвести сравнение стоимостных затрат на эксплуатацию ЭС со стоимостными затратами экспертизы некоторого базового варианта: ручного или альтернативного с использованием других инструментальных средств и технологических решений. В подразделах 3.1-3.2 при обосновании экономической эффективности необходимо учитывать затраты на приобретение и освоение инструментальных средств, а также проектирования. При расчете затрат на проектирование экспертной системы следует помнить, что процесс проектирования занимает до 75% суммарного времени, затраченного на создание системы. Результаты расчета показателей экономической эффективности проекта, получаемые в данном подразделе, необходимо представить в форме таблиц, графиков, рекомендуемых методическими материалами. Содержание раздела 4 аналогично содержанию раздела 5 первого варианта. Оформление графической части ДП (плакатов) Требования к графической части ДП, выполненного по данному варианту, являются аналогичными требованиям к ДП, выполненному по первому варианту. 3 Методические указания по оформлению основной части дипломных проектов 3.1 Требования к оформлению структурных элементов дипломных проектов Важное значение в работе над ДП имеет его оформление. К структуре и оформлению ДП предъявляются определенные требования.

58

Эти требования необходимо выполнять студентом-дипломником при оформлении текстовой и графической частей ДП. В настоящем пособии изложены требования, регламентированные следующими стандартами: ГОСТ 2.104-68 ЕСКД. Основные надписи. ГОСТ 2.105-95 ЕСКД. Общие требования к текстовым документам. ГОСТ 2.106-96 ЕСКД. Текстовые документы. ГОСТ 2.109-73 ЕСКД. Основные требования к чертежам. ГОСТ 2.111-68 ЕСКД. Нормоконтроль. ГОСТ 2.301-68 ЕСКД. Форматы. ГОСТ 2.303-68 ЕСКД. Линии. ГОСТ 2.304-81 ЕСКД. Шрифты чертежные. ГОСТ 2.701-84 ЕСКД. Схемы. Виды и типы. Общие требования к выполнению. ГОСТ 7.1-84 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Библиографическое описание документа. Общие требования и правила составления. ГОСТ 7.32-91 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления. ГОСТ 8.417-81 ГСИ. Единицы физических величин. ГОСТ 19.001-77 ЕСПД. Общие положения. ГОСТ 19.101-77 ЕСПД. Виды программ и программных документов. ГОСТ 19.102-77 ЕСПД. Стадии разработки. ГОСТ 19.105-78 ЕСПД. Общие требования к программным документам. ГОСТ 19.201-78 ЕСПД. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению. ГОСТ 19.401-78 ЕСПД. Текст программы. Требования к содержанию и оформлению. ГОСТ 19.402-78 ЕСПД. Описание программы. ГОСТ 19.502-78 ЕСПД. Описание применения. Требования к содержанию и оформлению. ГОСТ 19.504-79 ЕСПД. Руководство программиста. Требования к содержанию и оформлению. ГОСТ 19.701-90 ЕСПД. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Обозначения условные и правила выполнения. ОСТ 6-19-417-80. Трафареты шрифтовые. Технические условия. Р 50-77-88 Рекомендации ЕСКД. Правила выполнения диаграмм. ГОСТ 3.11.09-82. Система технологической документации: Термины и определения основных понятий. ГОСТ 6.61.1-87. Единая система классификации и кодирования техникоэкономической информации. Основные положения.

59

ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы: Автоматизированные системы: Термины и определения. ГОСТ 34.201-89. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем. ГОСТ 34.602-89. Техническое задание на создание автоматизированной системы. ГОСТ 34.601-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания. СТП 101-00. Общие требования и правила оформления выпускных квалификационных работ, курсовых проектов (работ), отчетов по РГР, по УИРС, по производственной практике и рефератов. 3.1.1 При оформлении ДП на персональном компьютере предъявляются следующие требования. Общий объем печатного текста без приложений должен составлять не менее 80 и не более 100 страниц. Текст диплома должен быть напечатан на одной стороне стандартного листа белой односортной бумаги формата А4 размером (210х297 мм). На компьютере текст должен быть оформлен в текстовом редакторе Word for Windows версии не ниже 6.0. Тип шрифта: Times New Roman Cyr. Шрифт основного текста: обычный, размер 14 пт. Шрифт заголовков разделов: полужирный, размер 16 пт. Шрифт заголовков подразделов: полужирный, размер 14 пт. Межсимвольный интервал: обычный. Межстрочный: одинарный. Контуры букв и знаков должны быть без ореола и расплывающейся краски. Насыщенность букв должна быть ровной в пределах строки, страницы и всего диплома. Таблицы, рисунки, чертежи, схемы, графики, фотографии как в тексте ДП, так и в приложении должны быть выполнены на стандартных листах формата А3,А4 или наклеены на стандартные листы бумаги. Подписи и пояснения к рисункам должны быть на лицевой стороне. Диплом не должен содержать помарок, карандашных исправлений, пятен, трещин и загибов. Набивка буквы на букву и дорисовка букв чернилами запрещается. Все страницы диплома, включая иллюстрации и приложения, нумеруются по порядку от титульного листа до последней страницы последнего приложения без пропусков, повторений, литерных добавлений. Первой страницей считается титульный лист, на нем цифра "1" не ставится; второй страницей считается лист задания на проектирование, на нем цифра "2" не ставится; третьей страницей считается лист "Аннотация", на нем ставится цифра "3" в угловом штампе. Небрежно оформленные дипломы и дипломы, содержащие ошибки, к защите не допускаются. 60

3.1.2 Весь материал ДП следует расположить в определенной последовательности. Тексту ДП предшествует титульный лист, который выдается кафедрой и заполняется студентом по установленной форме. 3.1.2.1 На титульном листе студент должен поставить фамилии и инициалы свои, руководителя проекта, консультантов, рецензента, заведующего кафедрой, нормоконтролера, классификационный код. На титульном листе расписываются студент-дипломник, руководитель, консультанты, рецензент, заведующий кафедрой, нормоконтролер. Пример оформления титульного листа приведен в приложении Е. 3.1.2.2 Вслед за титульным листом помещается задание на ДП. Он двухсторонний, но считается как один лист. На нем указывается номер приказа и дата утверждения темы ДП, кратко перечисляются исходные данные к дипломному проектированию и вопросы, подлежащие разработке. Кроме того, на нем должны быть указаны даты выдачи задания и принятия задания к исполнению, срок сдачи готового ДП, приведен перечень графического материала, который будет использоваться при защите ДП. Задание на ДП подписывают заведующий кафедрой, дипломник, руководитель проекта и консультанты по спецразделам. Форма задания на ДП приведена в приложении Ж. 3.1.2.3 За структурным элементом "Задание на дипломный проект" помещается аннотация. В аннотации, не превышающей по объему одной страницы, должны быть кратко изложены сведения о содержании ДП, отражены принятые в нем основные проектные решения, результаты исследования, реальность и степень внедрения результатов. На аннотации вычерчивается основная надпись (угловой штамп) по форме 2 ГОСТ 2.104-68 ЕСКД в соответствии с приложением К, где должны быть проставлены подписи студента-дипломника, руководителя проекта, нормоконтролера, заведующего кафедрой и даты подписания готового ДП. Кроме того, в основной надписи необходимо указать тему ДП, общий объем пояснительной записки, включая все приложения, аббревиатуру ВУЗа, факультета, выпускающей кафедры, специальности и группы, классификационный код. Пример оформления аннотации приведен в приложении И. 3.1.2.4 Вслед за аннотацией помещают содержание (оглавление) ДП. В содержании приводятся заголовки разделов, подразделов, пунктов, заключение, список использованных источников, все приложения с заголовками с указанием страниц всех частей проекта. При этом заголовки и их рубрикационные индексы должны быть приведены в строгом соответствии с текстом. Пример оформления структурного элемента "Содержание" приведен в приложении Л. 3.1.2.5 За структурным элементом "Содержание" помещают структурный элемент "Введение". Содержание введения описывается в рекомендуемых структурах ДП в подразделах 2.1, 2.3, 2.5. 3.1.2.6 После введения помещают основной текст пояснительной записки. 3.1.2.7 Вслед за основным текстом помещают заключение. 61

3.1.2.8 Следом помещают структурный элемент "Список использованных источников". Пример оформления списка литературы приведен в приложении С. 3.1.3 Текстовой материал ДП, как было сказано в пункте 3.1.1, представляется выполненным на ПК с помощью редактора текстов Word for Windows версия не ниже 6.0. 3.1.4 На каждый лист пояснительной записки к ДП наносится рамка рабочего поля и проставляется арабскими цифрами порядковый номер листа в основной надписи по форме 2а ГОСТ 2.104-68 ЕСКД. Пример оформления приведен в приложении М. 3.1.5 При приведении цифрового материала должны использоваться только арабские цифры, за исключением общепринятой нумерации кварталов, полугодий, которые обозначаются римскими цифрами. Римские цифры и даты, обозначаемые арабскими цифрами, не должны сопровождаться падежными окончаниями. Количественные числительные в тексте пишутся также без падежных окончаний. Если в тексте необходимо привести ряд величин одной и той же размерности, то единица измерения указывается только после последнего числа. Знак "+" применяется только в выражениях, стоящих после знака равенства. Для величин, имеющих два предела, единица измерения пишется только один раз при второй цифре. Такие знаки, как "N", "§ ", "%" пишутся только один раз при второй цифре. В тексте их следует писать только словами: "номер", "параграф", "процент". Математические знаки, такие как "+", "-", "=", ">", "