Модель процесса накопления.

В автоматизированных системах обработки информации и управления данные являются основой для формирования концептуальной модели реального производственного процесса. Обработка информации при наличии алгоритмов управления требует входных данных, в процессе обработки формируются промежуточные и выходные данные. При структуризации данных могут возникать новые знания, формироваться информационный ресурс с целью оптимального управления производством. При известном наборе функциональных задач автоматизированной системы, составляющих ее функциональную структуру, и совокупности алгоритмов решения вычислительных задач, входящих в алгоритмическую структуру АСУ, возникает проблема создания информационного обеспечения. Информационная технология в управлении производством, в научных исследованиях, в проектировании, в обучении требует целенаправленного накопления данных. В основе этого процесса должны лежать формализованные модели, позволяющие синтезировать информационную базу АСУ.

Инфологическая модель предметной области. Исходная информация для синтеза информационной базы формально представляется в виде инфологической модели предметной области. Эта модель совместно с наборами хранимых данных и алгоритмами обработки информации позволяет построить каноническую схему информационной базы, от которой можно перейти к логической схеме, а от нее — к физическому уровню реализации информационного обеспечения. Таким образом, процесс обработки сопровождается накоплением данных.

Построение инфологической модели предусматривает определение:

1) множества данных и функциональных отношений между ними;

2) значений данных и функциональных отношений, задающих способы обращения к ним при реализации алгоритмов;

3) выбор оптимальных вычислительных схем алгоритмов.

Инфологическую модель предметной области задают следующие параметры:

{ D_k } — множество имен элементов данных d_k с длиной l_k;

z_k — количество изменений значения данных за определенный интервал

времени;

a_j — множество алгоритмов;

f _j — частота реализации j -го алгоритма;

N=N₁È N₂È N₃ — множество наборов данных, где N₁, N₂, N₃ —

совокупности входных, промежуточных и выходных данных

соответственно;

Ф — совокупность функциональных отношений.

Вычислительный граф системы обработки и информационный граф системы позволяют формализованно определить инфологическую модель предметной области. В процессе обработки и накопления данных формируются новые наборы данных, при этом можно различать два крайних случая:

1. Формирование набора данных на основе вычислительного
алгоритма, т. е. для имеющихся входных наборов данных на основе
вычислений получают выходные данные. Последовательность использования вычислительных модулей для формирования выходного набора данных определяется вычислительной граф-схемой алгоритма в виде ориентированного графа без петель. В вершинах графа располагаются вычислительные модули, а дуги графа отображают отношение предшествования между ними.

2. Вычисление значений набора данных по имеющимся старым
значениям и по совокупности изменений, возникающих в первичном
наборе данных. Эти процедуры осуществляются на основе алгоритмов корректировки набора данных. Корректировка возможна в том
случае, если корректируемый набор данных уже ранее был запрошен и хранится в информационной базе.

Таким образом, в модели накопления данных может быть выявлено два основных типа алгоритма нахождения новых наборов: вычислительный алгоритм и алгоритм корректировки набора данных. Реализация вычислительного алгоритма при запросе обычно необходима тогда, когда запрашиваемый набор данных не хранится в информационной базе. При наличии этого набора более удобно использовать алгоритм корректировки. Вычислительный алгоритм реализуется на базе информационного графа системы, алгоритм корректировки базируется на списке изменений, вносимых в первичный набор данных.

Независимо от используемого алгоритма вычислительный модуль выполняет определенные процедуры, включающие в себя действия над данными. На логическом уровне возникает задача спецификации действий, т. е. определение входных и выходных наборов данных для действий, а также взаимосвязей между различными действиями. При этом можно выделить два типа функциональных (логических) элементов: элементы — действия Q и элементы — объекты действий D. Элементы действия Q характеризуются внешними связями и ресурсами. Такой элемент реализует определенное преобразование над данными с использованием в качестве ресурсов элементов типа Q и элементов типа D. В качестве объектов действий выступают данные, которые характеризуются именем, типом и значением. Тип определяет множество значений, которые принимают объекты данного типа. Объект действий задается структурой, т. е. составом компонентов и связей между ними. Элемент Q взаимодействует с элементами D₁, О₂, D₃ через связи типа: 1 — «вход», 2 — «выход», 3— «вход — выход» (рис. 6).

Рис. 6

Каноническая структура информационной базы. При известной инфологической модели предметной области, наличии вычислительного и информационного графов возникает проблема создания модели накопления данных, в основе которой лежит задача выбора хранимых данных. Пусть совокупность используемых наборов данных N разделена на N₁ первичных (входных), N₂ промежуточных и N₃ выходных наборов данных, т. е. N=N₁È N₂È N₃.

Получение наборов данных N₃ осуществляется на основе вычислительных алгоритмов и алгоритмов корректировки. Вычислительный алгоритм представляется вычислительной схемой, т. е. подграфом вычислительного графа. Алгоритм корректировки базируется на множестве первичных данных N₁. Даже при наличии лишь двух классов алгоритмов возникает задача выбора типа алгоритма в соответствии с запросом пользователя. Если по запросу необходимо получить некоторый набор данных, то в качестве критерия выбора типа алгоритмов можно использовать полное время создания этого набора по данному запросу. При использовании вычислительного алгоритма это время складывается из времени, которое затрачивается на получение входных наборов данных для выбранного вычислительного модуля, и времени вычислении набора данных этим модулем. Для сравнения необходимо найти время, которое затрачивается в случае применения алгоритма корректировки. Корректировка набора целесообразна, если структура данных уже ранее была задана в одном из предыдущих запросов. В качестве дополнительного ограничения при решении задачи выступает объем используемой памяти. Рациональное сочетание вычислительных алгоритмов и алгоритмов корректировки данных позволяет уменьшить суммарное время реализации всех запросов при накоплении данных.

Инфологическая модель предметной области позволяет подойти к решению двух задач: задачи синтеза информационной базы и задачи управления вычислительным процессом. При синтезе информационной базы необходимо установить ее структуру. Представление информации пользователей дает каноническая структура информационной базы, поэтому построение модели накопления данных должно базироваться на синтезе канонической структуры. Это проводится при следующих требованиях:

- единство инфологической модели для множества предметных областей, обслуживаемых информационной базой;

- выбор безизбыточного набора информационных элементов и связей между ними;

- реализация интерфейса пользователя с информационной базой в терминах инфологической модели предметной области;

- возможность простого перевода понятий канонической структуры в понятия логического и физического уровней представления информационной базы.

Решение задачи синтеза канонической структуры информационной базы предполагает:

1) выбор и упорядочение ключевых реквизитов для множества
бинарных отношений, хранимых в информационной базе;

2) формирование логических записей на основе объединения
значений реквизитов;

3) определение множества логических записей и связей между
ними на основе критерия минимума суммарного времени работы
с наборами данных как в режиме вычислительных алгоритмов, так
и в режиме алгоритмов корректировки.

Упорядочение ключевых реквизитов отношений должно базироваться на возможности физической реализации информационной базы. Учитывая, что современные СУБД не могут реализовать п -арные отношения между данными, представим любое отношение в виде совокупности бинарных отношений. Это означает упорядочение реквизитов, входящих в ключ каждого функционального отношения Ф, что можно осуществить на основе построения графа, отображающего (d_i d_j)², где i¹J; i, j =1-N; 1 < r < N-1. Для этого графа матрица Q, отображающая взаимосвязь между отдельными данными и группами данных, имеет вид

В общем случае под d_i, dj можно понимать некоторые обобщенные информационные элементы, представляющие собой элементы данных либо группы, составленные из этих элементов: q_ij = 1, если существует взаимосвязь (в том числе возможна и семантическая) между элементами d_i, d_j; q_ij = 1 при отсутствии взаимосвязи. Если строка матрицы Q содержит все нулевые элементы, то этой строкой отображаются входные данные. В информационном графе эти данные соответствуют корневым вершинам. Если столбец матрицы Q содержит все нулевые элементы, то он отображает терминальные, т. е. выходные, данные. На информационном графе эти данные соответствуют концевым вершинам. Остальные информационные элементы, отображаемые строками и столбцами матрицы Q, отнесем к групповым элементам. На информационном графе они располагаются в промежуточных вершинах. Объединение множеств значений реквизитов можно выполнить на основе оценки взаимосвязи групповых элементов с подчиненными им выходными.