CC BY
53
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
В докладе рассматриваются критерии, по которым осуществляется выбор АБС: интегрируемость, масштабируемость, производительность, открытость системы, надежность и безопасность, темпы модификаций, интерфейсы с другими системами, особенности инсталляции и эксплуатации, перспективы последующего развития АБС.
По экспертным оценкам, базирующимся на указанных критериях, одной из наиболее перспективных российских АБС, на которой и остановил свой выбор Оргбанк, является интегрированная банковская система (ИБС) “Афина”, разработанная фирмой
“ПрограмБанк”. Система реализована по архитектуре “клиент-сервер” на относительно недорогом программно-аппаратном комплексе - промышленной СУБД Oracle, операционной системе Microsoft Windows и многопроцессорном сервере HP.
УДК 658.512
Э. £. Кудряшова ГИПЕРТЕКСТОВАЯ АОС “МОДЕЛИРОВАНИЕ CAD/CAM”
Гипертекстовая автоматизированная обучающая система (АОС) представляет собой реализацию средствами вычислительной техники ассоциативного представления информации. Разработанная гипертекстовая (АОС) ‘Моделирование CAD/CAM’ состоит из содержательной части и гипертекстовой программной оболочки. Содержательная часть включает аппарат моделирования структуры и функционирования интегрированных автоматизированных технических систем CAD/CAM: моделирование параллельных процессов на сетях Петри различной модификации; моделирование вероятностных процессов буферизации цепями Маркова. Гипертекстовая программная оболочка является инвариантным инструментальным средством иерархического представления текстовой и графической информации; предусмотрена возможность экспорта-импорта программных средств. В гипертекстовой программной оболочке присутствуют следующие типы объектов: сеть, тема, рисунок, ссылка. Каждая тема может иметь внутри себя неограниченное число ссылок. Гипертекстовая АОС позволяет создавать иерархическое представление информации на экране дисплея и обеспечивает вызов информации по ссылкам с любого уровня иерархии. Работа пользователя в режиме гипертекста обеспечивает гибкость обучения с максимальным приближением к индивидуальным особенностям обучаемого. Гипертекстовая программная оболочка включает программу форматирования исходного текста, программу компиляции исходной информации в формат гипертекстовой базы данных, программу вывода информации на дисплей и модуль интерфейса, содержащий Help.
Программа разработана с использованием Borland Delphi for Windows и функционирует в ОС MS Windows 95; объем оперативной памяти не менее 8 Мб. Гипертекстовая программная оболочка может использоваться для различных предметных областей.
УДК 519.63
Ю.А. Агранович, Я.Е. Львович, В.Г. Юрасов ПРОБЛЕМЫ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ СЛОЖНОСТИ РЕШЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ
Рассматривается дискретная среда (ориентированный граф):
Є = (X, Г, Ь, А), X = {х!..., х„} - вершины графа, Г - множество дуг с весами Ьц = = Цхі, х]) определяемыми заданными соотношениями Ь, Ьу элементы некоторого метрического полукольца А.
Дискретные оптимизационные задачи можно разделить на два класса:
Материалы Международной конференции
“Интеллектуальные САПР”
(О оптимизация в заданной дискретной среде;
(и) проектирование оптимальной дискретной Среды.
Для ориентированного графа известно оперделение энтропии /1 /:
Н(О)- X 0(У) 1) l°g
VsT,/(v)a2
L /М-i I
где | Г | - число вершин графа, | Е | - число рёбер, l(v) - число входящих в вершину рёбер, и сумма берётся по всем вершинам v е Г, для которых l(v) ^2.
С другой стороны, компьютерное решение оптимизационных задач основано на проектировании соответствующего алгоритма S, который в свою очередь имеет собственную метрическую энтропию (сложность) |a(S) 121.
В докладе обсуждаются проблемы определения условий существования и методов получения априорных оценок типа
|j(S) ^ Const.H(G), H(G) ^ Const. (j(S).
Исследования основаны на развитии результатов / 3 /.
Изучение таких оценок позволяет сделать количественный анализ влияния частных постановок оптимизационных задач на логическую составляющую их решения.
Оказывается, что для задач класса (i) выполняется первое неравенство, а для задач класса j(ii) - второе, чем по существу, обусловлена данная выше классификация.
Полученные результаты используются для решения задач проектирования оптимальных информационных сетей.
ЛИТЕРАТУРА
1. J. kieffer and Е. Yang, Ergodic behavior of graph entropy // Electronic Research Announcement of the AMS. V. 3, 1997.
2. A. H. Колмогоров, К определению алгоритма, в кн. “Теория информации и алгоритмов”, М., Наука, 1987.
3. J. Т. Lewis, С. -Е. Pftster and W. G. Sillivan, Entropy, Concentration of Probability and Conditional Limit Theorems //Marcov Proc. and Related Fields 1,319- 386, 1995
УДК 658.512
Б.Х. Санжапов РАНЖИРОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ОТНОШЕНИЯ С ИНТЕНСИВНОСТЬЮ ПРЕДПОЧТЕНИЙ
Значительную роль при анализе сложных систем играют модели обработки экспертной информации Информация, на основе которой необходимо формировать решения , носит в основном качественный характер. Довольно часто она представима в виде нечетких оценок относительных преимуществ альтернативных вариантов Ее формализация производится на основе бинарного отношения , заданного на множестве альтернатив.
Для описания исходной информации используется ориентированный взвешенный граф в = (Х,и) , X - множество вершин в котором каждый объект отождествляется с вершиной, и - множество дуг, определенных отношением Я , т.е. дуга (¡^)е и имеет вес Гу. Вес дуги определяется на основе экспертных оценок, поэтому целесообразно рассматривать его как нечеткое множество. Таким образом,
К={г,Л, ^={(^,10,^)) Я+= (О,-), (¡о)еи}.
Здесь подразумевается , что объект ! предпочтительней объекта ] в ^ раз с достоверностью ц$ц), |0у : Щ—»[0,1].
В отличие от известных подходов к упорядочению объектов по нечетким оценкам парных сравнений , предлагаемый метод позволяет обрабатывать полимодальные экспертные
