Простота освоения и использования

Наилучшие показатели по данному критерию у комплекса "Аргуссофт Компани" и комплекса средств на основе продуктов фирмы CENTURA. Остальные комплексы достаточно сложны в освоении и трудоемки в использовании.

Приведенная выше сравнительная характеристика комплексов средств позволяет сделать следующие выводы относительно наиболее целесообразных областей их применения:

· крупные многоплатформенные проекты, ориентированные на спиральную модель ЖЦ: комплекс средств, поставляемых фирмой "Аргуссофт Компани";

· крупные многоплатформенные проекты, ориентированные на каскадную модель ЖЦ: комплекс Vantage Team Builder for Uniface + Uniface;

· крупные проекты, ориентированные на использование СУБД ORACLE: комплекс "ФОРС" - средства фирмы ORACLE;

· средние и небольшие проекты: комплекс "Аргуссофт Компани" и комплексы, включающие локальные CASE-средства (ERwin, BPwin, S-Designor, CASE.Аналитик) в сочетании со средствами быстрой разработки приложений (PowerBuilder, Delphi, SQLWindows и др.);

· проекты, использующие объектно-ориентированный подход: комплекс "Аргуссофт Компани" (при этом в качестве CASE-средства следует использовать Rational Rose, а в качестве средств разработки приложений одно из тех средств, с которыми взаимодействует Rational Rose.

Контрольные вопросы:

1. Что такое CASE – технологии?

2. Раскройте сущность понятия репозиторий.

3. Назовите основные функции CASE – средств.

 

Лекция № 12 «Заключение»

 

1. Альтернативные подходы к математическому обоснованию теории систем

 

Теория систем – очень молодая наука. Поэтому в настоящее время отсутствуют работы, в которых были бы объединены подходы и концепции разных авторов, дано обобщенное представление о развиваемых методах и применяющихся моделях системных исследований, даны рекомендации по выбору подхода и метода в конкретных условиях.

Аксиоматические логические структуры. Пусть F – некоторый (формальный) язык, а f – множество (правильных) высказываний на этом языке, выражающих обнаруженные факты или предполагаемые свойства системы. Пусть множество f является «исчерпывающим» с точки зрения имеющихся знаний об интересующей системе, т.е. содержит все установленные и гипотетические факты о ее поведении. Тогда можно ввести лингвистическое (вербальное) определение системы: системой называется некоторое собственное подмножество правильных высказываний.

Взаимосвязь между понятием системы как отношения на абстрактных множествах и понятием системы как множества высказываний совершенно очевидна. На языке математической логики первое из них представляет модель, для которой второе понятие является ее «реализацией». Поэтому теорию моделей можно использовать для дальнейшего уточнения этой взаимосвязи.

Подход к созданию теории систем через высказывания представляется очень привлекательным, т.к. на практике именно такими высказываниями часто ограничивается все, что известно о системе. Поэтому лингвистический подход можно рассматривать как первый шаг к формализации эмпирических данных.

Лингвистический подход к описанию систем (G. J. Klir. Frends in General Systems Theory, Wiley, New York, 1972) исходит от так называемых «характерных черт» системы. М. Месарович считает, что лингвистический подход хотя и пригоден для описания систем, но уступает теоретико-множественному ввиду громоздкости математического аппарата.

Топология и функциональный анализ. Теорию систем можно развивать, исходя из специальных понятий с богатой математической структурой, например, в терминах потоков в топологических пространствах, отображений в функциональных пространствах и т.п. Однако также подходя к описанию систем плохо приспособлены для обобщения плохо структуризованных, неопределенных ситуаций. Попытки топологического описания систем показали, что возникает масса чисто технических трудностей, имеющих весьма малое принципиальное значение для теории систем.

Алгебраическая теория систем. Известны попытки построения чисто алгебраической теории систем. М. Месаревичем и Я. Такахарой подчеркивается, что в целом ряде случаев при разработке теоретико-множественного описания систем целесообразно использование соответствующих алгебраических структур. Более того, все лучшее, что удалось достигнуть при алгебраическом построении теории систем, ими включено в общую теорию систем. Львиная доля конкретных математических результатов, полученных М. Месаревичем и Я. Такахарой, носит алгебраический характер. И все же, когда речь заходит о введении фундаментальных понятий, т.е. о самих основах теории систем, язык теории множеств, безусловно, предпочтительнее языка алгебраических структур. При построении теории систем на теоретико-множественном уровне для решения некоторого класса задач более естественно переходить к топологическим, а не алгебраическим структурам (например, при анализе устойчивости подмножества пространства состояний системы).

Одним из направлений дальнейшего развития теории систем, по-видимому, будет является разработка феноменологического подхода с позиций «вход – выход» применительно к теории открытых и целенаправленных систем.

Открытые системы. Понятия «открытая система» и «целенаправленная система» играют фундаментальную роль в теории систем. В принципе, система является отношением, а не функцией, и в общем случае определить, какова будет выходная величина в ответ на наблюдаемое или предполагаемое входное воздействие, не удается.

На интуитивном уровне понимания открытой системой называют систему, которую нельзя (удовлетворительным образом) представить в виде функции (т.е. даже зная все условия ее работы, нельзя сказать, каким будет выход). Для того, чтобы формализовать это понятие открытой системы, можно начать с предложения, что у входного объекта системы имеются две составляющие, т.е.

 

Предположим, что можно определить (или выявить), какова будет (или есть) компонента  входного воздействия системы, и в то же время в лучшем случае лишь сказать, к какому подмножеству  будет принадлежать его вторая компонента . Это типичный случай неопределенной ситуации. В этом случае U представляет измеримое, непосредственно наблюдаемое или управляемое входное воздействие, а М – те входные воздействия, о которых имеется только косвенная (если она вообще есть) информация. Для любого  самое большее, что можно сказать про соответствующую выходную величину, - это то, что она должна принадлежать множеству . Подобная система и является открытой в общем смысле.

В классическом смысле система считается открытой, если:

– либо на нее действует источник энергии или информации, поведением которого нельзя управлять, или непосредственно, без ошибок наблюдать;

– либо неоднозначность реакции системы нельзя приписать разнице в состояниях – обычно в рамках принятого исследования (например, когда система описывается дифференциальным уравнением с коэффициентами, явно зависящими от времени).

Наиболее трудным вопросом описания открытых систем является проблема «предсказуемости» выхода системы. Одно из возможных направлений преодоления этой трудности состоит в следующем: переход от рассмотрения элементов выходного объекта к его подмножествам. Для каждого заданного  определяется такое подмножество  , что

 

где X = U ´ M.

Множество  состоит из всех выходных величин, которые могут получиться в ответ на данное входное воздействие .

Обозначим через П(Y) множество подмножеств Y. В некоторых случаях оказывается возможным определить новую систему

 

для которой

 

где

Система , очевидно, функциональна:

 

 

Поэтому о предсказуемости можно говорить лишь с точностью до подмножества Y. Если для любого  множество  достаточно мало в некотором смысле, то описание S с помощью  может быть удовлетворительным. А это, очевидно, зависит от характера системы S и критерия, используемого для оценки «размеров» множества .

Во многих практических случаях поведение системы не удается пресказать не только потому, что неизвестна ее реакция, но и потому, что неясно влияние не нее окружающей среды. С формальной точки зрения это означает, что нельзя однозначно определить, каким будет входное воздействие. Однако в большинстве случаев все же можно выделить некоторое подмножество их Х, описывающее условия функционирования системы. Например, в системах со многими входами некоторые из входов могут быть управляемы, в то время как остальные неуправляемы (даже если их можно наблюдать). Для таких систем при любом выборе значений управляемых входных воздействий остается целое подмножество входов, которые могут оказывать на систему непредсказуемое воздействие.

В этом случае определенной предсказуемости можно добиться в результате перехода к множествам подмножеств множества входных воздействий Х. Пусть входные условия работы системы в процессе наблюдений допускают описание подмножествами множества Х. Тогда можно определить функциональную систему:

 

для которых при любых :

 

.

 

Более подробное описание системы S, возможно, получится в результате введения дополнительной структуры на П(Х) и П(Y). Подобные соображения ведут к нечетким и вероятностным описаниям системы.

Целенаправленные системы. В этой случае система описывается не прямо, а с помощью некоторой задачи принятия решений. По сути дела, такую систему  определяют, требуя, чтобы пара (х,у) принадлежала S тогда, когда у является решением задачи принятия решений, задаваемой элементом х. дадим определение системы принятия решений в рамках общей теории систем.

Система  называется системой принятия решений, если найдется такое семейство задач принятия решений , решения которых принадлежат множеству , и такое отображение , что z является решением задачи , а . Во многих ситуациях (но далеко не во всех!) выходные величины совпадают с решениями задач принятия решений, т.е. z = Y, а отображение Т тождественно.

Формальное описание системы принятия решений в настоящее время далеко от своего завершения. В этом плане можно сказать следующее:

1. Для системы принятия решений может существовать конструктивное описание с помощью системы уравнений, особенно в том случае, когда соответствующая задача принятия решений допускает аналитическое решение в том смысле, что для каждого  существует аналитический алгоритм, определяющий выходную величину у= S (х). Однако такой алгоритм может и не существовать. В общем случае для определения системы принятия решений достаточно лишь, чтобы задача принятия решений была корректной и никаких специальных требований к существованию какого-либо алгоритма построения решения не предъявляется.

2. Любую систему преобразования входов в выходы можно представить как систему принятия решений, и наоборот. Любую систему можно рассматривать и как систему принятия решений, просто опираясь на предложение о целесообразности ее поведения. На самом деле феноменологическое и целенаправленное описание системы часто бывает полезно использовать по очереди в зависимости от того, на что направлен в данный момент интерес исследователя. яркий пример подобного подхода дает классическая физика, где одно и то же явление в зависимости от ситуации описывается либо обычным законом, либо соответствующим вариационным принципом.

3. В общем случае понятие цели и целенаправленного поведения может остаться неформализованным, если точный смысл понятия цели и процесса, ведущего к ее достижению, не сформулирован, нужно, по крайней мере, предположить, что умеем распознать хотя бы «состояние» достижения цели. Здесь весьма показателен пример из психологии. Достижение «состояние личного счастья» может быть целью поведения человека, но конкретное содержание, которое вкладывается в это понятие, известно разве что каждому человеку, а способ достижения этой цели может быть заранее неизвестным даже и ему самому. Пытаясь достичь подобной цели, человек обычно испробует несколько стратегий, которые, по его мнению, приведут к выполнению стоящих перед ним задач. Он может повысить свой образовательный уровень, попытаться заработать побольше денег, жениться или испробовать любую другую комбинацию стратегий, но ни одна из этих стратегий не гарантирует достижения поставленной цели и ни об одной из них нельзя с уверенностью сказать, что его целенаправленное поведение оказалось безуспешным лишь после завершения нескольких неудачных попыток.

4. Если формализация целенаправленного поведения вообще возможна, то она неизбежно приводит к описанию общей ситуации принятия решений. Формализованная цель определяется некоторой задачей принятия решений, а достижение цели означает, что соответствующая задача принятия решений решена. Причем необходимо подчеркнуть, что проблему целенаправленности можно формализовать, не конкретизируя метод решения соответствующей задачи принятия решений.

5. На практике зачастую встречаются системы (в частности, в биологических и социальных системах), которые по самой своей сути являются целенаправленными и допускающие формальное описание лишь в качестве таковых. Они сравнительно неплохо описываются в рамках теоретико-множественного подхода. В то же время всякие переходы в пространстве состояний заставляют делать предложения такого масштаба, что это ставит под сомнение адекватность всей модели в целом.

Для многих систем их описание связано с представлением семейства подсистем и взаимодействий между ними. Даже если для каждой из этих подсистем известны функции перехода состояний, определить переходы состояний для всей системы в целом, как правило, оказывается делом весьма трудным и зачастую даже представляет серьезную проблему.

2. Влияние развития теории систем на теорию и практику построения сложных систем

 

Темпы научно-технического прогресса вызывают усложнение систем, возникают трудности процессов проектирования, планирования и управления во всех сферах и отраслях народного хозяйства. Это привело к появлению нового системного подхода, к рассмотрению больших систем, которые не поддаются полному описанию, имеют многогранные связи между отдельными функциональными подсистемами, каждая из которых, в свою очередь, может представлять собой большую систему.

Системный подход позволяет выявить некоторые специфические особенности сложных систем независимо от отраслевой принадлежности системы, определить, как система вязана со средой, на какие подсистемы и элементы может быть разбита система, и, наконец, попытаться найти оптимальные взаимоотношения между системами и подсистемами. Такой подход все более входит в народнохозяйственную практику, особенно при решении задач прогнозирования развития отраслей промышленности и сельского хозяйства, а также при решении социальных проблем. Методы системных исследований оказывают реальную практическую помощь проектировщикам и управленческим работникам, способствует улучшению взаимопонимания между специалистами различных областей знаний, принимающих участие в прогнозировании развития и принятия проектных и управленческих решений на различных уровнях.

АСУ различной сложности (отраслевые АСУ, АСУ научно-производственным объединением, АСУ предприятием и др.) относится к классу больших систем. Поэтому системный подход широко применяется при разработке АСУ. Современные АСУ состоят из большого числа функциональных подсистем. Практическим воплощением системного подхода в построении АСУ является все большая ориентация подсистем на прогрессивные технические средства, единую информационную базу и типовое программное обеспечение.

Основой технического обеспечения АСУ служат различные ЭВМ (ЕС ЭВМ, мини-ЭВМ и МИКРО-ЭВМ), устройства регистрации и первичной обработки информации, автоматические датчики. В основу единой информационной базы АСУ закладываются автоматизированные банки и базы данных (СУБД типа ОКА, ИНЕС, КАМА, СИОД, СЕТОР и др.) и интегрированные системы обработки информации. Это позволяет проводить комплексную обработку информации на основе единой базы данных по всем важнейшим функциям управления системой и существенно повышает эффективность не только использования технического обеспечения АСУ, а и управления системой на базе интеграции АСУ.

Программно-совместные ЭВМ и единая СУБД дают возможность наиболее эффективно организовать разработку и использование программного обеспечения различных подсистем АСУ, что, в свою очередь, позволяет шире применять методы системных исследований при принятии управленческих решений.

Одним из наиболее действенных методов анализа систем является декомпозиция. Она широко применяется при разработке различных АСУ. Декомпозиция в АСУ проводится по четырем направлениям: пространственному, временному, ресурсному и функциональному.

Важным этапом разработки АСУ является обоснование состава задач функциональной части, подлежащих автоматизации в первую очередь. К основным факторам, влияющим на выбор состава задач АСУ, обычно относят: оценку важности автоматизации тех или иных задач, определяемую величиной экономического эффекта от их автоматизации, создание более совершенных условий для функционирования соответствующего хозяйственного звена, трудоемкость и периодичность решения задач, возможность формирования отдельных задач управления и их комплексов, наличие ресурсов (трудовых и денежных средств), методического, программного, информационного и других видов обеспечения, степень подготовленности предприятия к внедрению задачи и т.п.

Исходя из особенностей каждого конкретного этапа разработки АСУ состав задач пересматривается и уточняется в соответствии с целями. Для решения рассматриваемой проблемы используются методики системного анализа:

1. Производится декомпозиция системы управления по четырем уровням: А – уровень целей, Б – уровень показателей достижения целей, В – уровень подсистем, Г – уровень задач.

2. На каждом уровне осуществляется экспертная оценка методами теории экспертных систем и «Дельфи».

В действующей АСУ все виды обеспечения (техническое, информационное, математическое, программное, организационное, лингвистическое, правовое и др.) работают совместно, обеспечивая решение задач, входящих в структуру функциональной части соответствующей очереди АСУ. В работе по созданию обеспечивающей части АСУ привлекаются специалисты разных областей знаний. Но в таких условиях работа по созданию отдельных видов обеспечения становится как бы самоцелью: задачи выбора технических средств, структуры информационного обеспечения, организационной структуры АСУ ставились и решались раздельно. Эта задача представляется с помощью класса плохо организованного представления и качественные методы системного описания (структурно-функциональный подход). В частности, применяются языки структурно-лингвистического моделирования.

Динамичность больших систем, их распределенность и многосвязность, необходимость включения в систему управления человеческого звена требуют новых способов описания процессов принятия решений в сложных системах. Качественно новые возможности могут быть получены при использовании идеологии имитационного динамического и ситуационного моделирования систем в задачах проектирования подсистемы оперативного управления сложных систем. Модели, построенные на основе методик имитационного динамического и ситуационного моделирования, позволяют проверить различные варианты проектируемых систем, оценить их функциональные возможности.

Приведенные примеры далеко не исчерпывают всех возможных приложений системных исследований. При всем разнообразии методов качественного и количественного описания систем в основе их успешного применения при разработке и создании сложных систем лежит понятие системы, использование системных представлений и закономерностей. Дальнейшее развитие общей теории систем будет и впредь способствовать повышению качества разрабатываемых систем различного назначения.