- •Автоматизированные информационные системы
- •1 Информационное обеспечение управления. Информационная система, информационная технология. Информационные ресурсы. Информационные продукты и услуги
- •2 Компоненты информационной системы. Автоматизированные и неавтоматизированные информационные системы
- •3 Классификационные признаки информационных систем. Основные направления автоматизации управления: сапр, асу тп, асуп, асу гпс, иасу
- •4 База знаний, Методы принятия решений. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений
- •5 Система поддержки принятия решений и ее состав. Внешние данные, система управления данными и ее возможности. Модели: стратегические, тактические, оперативные, математические.
- •Области применения экспертных систем.
- •7 Компоненты информационной технологии в экспертной системе. Решение, объяснение решения, система правил, семантические модели, интерпретатор, модуль создания системы, оболочка экспертных систем
- •А теперь кратко
- •Второй вариант ответа на этот же вопрос:
- •Подсистема приобретения знаний
- •База знаний
- •Подсистема вывода
- •2.4.1 Подсистема вывода, способы логического вывода
- •2.4.2. Компонент вывода
- •2.4.3. Управляющий компонент.
- •2.5. Диалог с эс. Объяснение.
- •8 Общее понятие о системе искусственного интеллекта. Основные сферы использования систем искусственного интеллекта
- •9 Моделирование ис. Математические модели системы. Классификация математических моделей
- •10 Подходы к построению ис. Ис как среда реализации функций управления. Основные модули ис
- •11 Стандарты рекомендаций по управлению производством (mrp II, erp, csrp, и другие подходы). Типичные представители данного подхода.
- •12.Автоматизация управления как процесс – ориентированной деятельности. Понятие бизнес – процесса. Основные характеристики данного подхода. Workflow диаграммы.
- •13. Технологии виртуальных предприятий и разработка ис под конкретную организацию.
- •14.Реинжиниринг бизнес – процессов. Управление процессом разработки ис.
- •16.Построение ис на основе прототипов. Достоинства и недостатки данного подхода к построению ис.
- •17.Построение ис на основе пакетов программ. Критерии оценки пакетов программ. Достоинства и недостатки данного подхода к построению ис.
9 Моделирование ис. Математические модели системы. Классификация математических моделей
Моделирование – замещение одного объекта (оригинала) другим объектом (моделью) для изучения свойств оригинала путем исследования свойств модели.
Каждая модель описывает одну из особенностей объекта, поэтому объект один, а моделей может быть несколько. Модель, с помощью которой успешно достигается поставленная цель, называется адекватной. Адекватность означает, что требования полноты, точности и истинности выполняются не вообще, а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели.
Целями моделирования информационных систем чаще всего являются оценка их производительности и надежности. В ответственных случаях оцениваются и другие показатели. Оценка обычно производится в интересах решения задач оптимизации.
Различают геометрические, физические и математические модели. Геометрические модели дают внешнее представление и большей частью служат для демонстрационных целей. При физическом моделировании величины оригинала и модели имеют одинаковую физическую природу.
Математическая модель – система математических соотношений, описывающих объект и его поведение в заданных условиях. В общем виде математическая модель системы есть множество
,
где – множество возможных стратегий управления системой;
– множество учитываемых в модели факторов;
– множество выходных характеристик модели;
– множество показателей эффективности системы;
– оператор, устанавливающий соответствие между паройи;
– оператор, устанавливающий соответствие междуи.
Модели по характеру отображаемых свойств объекта делят на функциональные, структурные и имитационные.
Функциональные моделиотображают процесс функционирования объекта и имеют форму систем уравнений. Функциональные модели зачастую представляют сложную, иногда – иерархическую систему, составными частями которой являются формулы, неравенства и т.п. Такие модели могут включать в себя три уровня описания: теоретико-множественный (методы теории множеств и теории графов),логический (методы математической логики) и количественный. При этом количественные величины в своем действительном значении рассматриваются только на количественном уровне; на логическом уровне эти величины рассматриваются как логические переменные, и на теоретико-множественном уровне –как элементы множества величин, входящих в данную формулу, в набор формул и т.п.
Структурные моделипозволяют абстрагироваться от содержательной стороны задачи, сводя ее к анализу геометрической структуры. Для представления структуры объектов в ходе их моделирования часто используют графы.
Для оценки характеристик сложных систем широко используются имитационные модели(ИМ).
В ИМ поведение сложной технической системы описывается определенным набором алгоритмов, служащих для последующей реализации ситуаций, возникающих в реальной системе. Моделирующие алгоритмы позволяют по исходным данным, которые содержат сведения о начальном состоянии системы, и фактическим значениям ее параметров отобразить реальные явления, происходящие в системе и получить информацию о возможном поведении системы для данной конкретной ситуации. Проектировщик на основании этой информации может принять соответствующие решения. Однако, предсказательные возможности имитационного моделирования ниже, чем у аналитических моделей.
Имитационное моделирование имеет следующие достоинства: возможность описания поведения компонент системы на высоком уровне детализации; отсутствие каких-либо ограничений на вид зависимостей между параметрами ИМ и состоянием внешней среды системы; возможность исследования динамики системы.
Однако имитационное моделирование обладает рядом недостатков: создание ИМ часто стоит дороже разработки аналитической модели и требует больших затрат времени; ИМ не в состоянии точно отражать процессы, которые происходят в сложных технических системах.
Имитация является численным методом выполнения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями, которые описывают поведение сложной технической системы в течение заданного или формируемого периода времени. Чаще всего поведение компонентов системы и их взаимодействие в ИМ описывается определенным набором алгоритмов, реализуемых на некотором языке моделирования. Данные описания являются программой ИМ. После отладки и испытания этой ИМ ее используют для постановки имитационного эксперимента на ЭВМ. Под процессом имитации на ЭВМ понимается разработка ИМ, ее испытание и применение для изучения какого-либо явления и проблемы. Имитируя различные реальные ситуации на ИМ, получают возможность решения следующих задач: оценка эффективности различных принципов управления системой; сравнение вариантов структуры системы; определение влияния изменений параметров системы и начальных условий на показатель эффективности системы.