Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Введение 2
Цель работы 3
Жизненный цикл системы 3
Методы описания систем 9
Список используемой литературы 14
Любая система имеет как свое начало во времени, так и завершение. Для краткого обозначения этого обстоятельства говорят, что она имеет свой специфический жизненный цикл. Проще всего двухфазный цикл (адаптация, деградация), сложнее трехфазный цикл (рост, расцвет, упадок). Эти фазы можно выделить у любой системы. Просто они будут называться по-разному в зависимости от специфики системы.
Дать определение понятия жизненный цикл системы, рассмотреть жизненного цикла автоматизированной системы, характеристика методов описания системы
Жизненный цикл автоматизированной системы включает восемь стадий, каждая из которых может подразделяться на этапы. Этапы могут выполняться одновременно (параллельно) – тогда их можно рассматривать как каналы жизненного цикла процесса разработки автоматизированной системы. Первыми в жизненном цикле АС идут предпроектные стадии, которые включают стадию формирования требований к системе и стадию разработки концепции системы. Затем идет стадия разработки технического задания. Затем – собственно стадии проектирования – разработка эскизного, затем – технического проектов, затем – разработка рабочей документации, ввод системы в действие, и – стадия сопровождения системы. Все стадии, вплоть до сопровождения (эксплуатации системы после ее ввода в действие) являются для заказчика системы затратными. Отдача от системы может быть получена только на стадии эксплуатации системы.
Кривая пользы от образца системы
Системы создают для реализации их полезных функций. Ясно, что, создавая систему, приходится потратиться в надежде на последующую окупаемость расходов.
На приведенном ниже графике (Рис.1) изменение получаемой от системы (изделия) пользы по жизненному циклу, начиная с разработки (вложения в разработку) вплоть до окончания использования. Кривая может служить основой для оценки эффективности разработанной системы, как отношения затрат на разработку к полученной пользе от системы. В полной мере эта кривая описывает пользу от автоматизированной системы по жизненному циклу ее создания.
Рис.1 Кривая пользы от образца системы
Рассмотрим жизненный цикл образца в целом. Все его фазы, кроме фазы промышленной эксплуатации, по существу убыточны. На всех фазах имеют место немалые затраты, и лишь на одной из них происходит возврат вложенных средств и получение прибыли. На рис. 1 это обстоятельство показано графически. Здесь по горизонтали отложено время t по жизненному циклу, по вертикальной оси – польза от системы P(t).
Кривая 1 на рис.1 является как бы канонической (опорной для осмысления) кривой получения пользы от образца по его жизненному циклу. Часть кривой, лежащая ниже оси абсцисс, описывает затраты на проектирование и начало производства . Затем, вплоть до точки максимума, кривая описывает получение прибыли от использования - , затем – падение пользы и - окончание эксплуатации. И эффект от системы определяется как e=.
Кривая 2 описывает пользу от системы, разработанной с заимствованием опыта производства аналогичных изделий - начальные затраты за счет этого будут меньше, а значит и общая польза выше – точка оптимума кривой 2 выше оптимума кривой 1.
Кривая 3 описывает пользу от системы, разработанной и используемой по лицензии - затраты на подготовку производства минимальны (по сравнению с кривыми 1 и 2), но поскольку производство системы начато с запозданием, то она быстрее морально устаревает, вытесняется новыми типами систем аналогичного назначения, и следовательно дает меньшую прибыль. Пример – клоны компьютера IBM PC.
Кривые 4 и 5 характеризуют пользу от систем, разработанных с сильным запозданием
(кривая 4) и безнадежно устаревших: не имеющих перспектив на рынке (кривая 5). Если начать разработку и внедрение образца с отставанием, например, от зарубежных аналогов, то прибыль от эксплуатации образца не будет уже равна максимально возможной учредительской прибыли.
Как видно из рис. 1, важно предсказать наиболее выгодные моменты начала и завершения эксплуатации систем данного типа, поскольку при преждевременном внедрении требуются повышенные затраты, а при запоздалом, теряется часть прибыли, что приносит большие убытки. Поэтому выдвигаются следующие требования к характеристикам фаз жизненного цикла образца:
Зачастую запаздывают с началом разработки (в случае конкурирующих или противоборствующих образцов), тогда реализационный цикл требуется проводить (см. рис. 1) в сжатые сроки и по возможности с наименьшим перерасходом средств. Необходимо быстро внедрять и увеличивать количество действующих систем. Это, в свою очередь, означает, что-либо системы должны быть высоконадёжны (и поэтому их парк растёт пропорционально выпуску), либо необходим их массированный выпуск, который перекроет их естественную убыль из-за слома. Отметим, что аналогичный эффект существует в живой природе: вид может выживать либо за счет плодовитости, либо за счет высокой живучести отдельных организмов.
Рассмотрим жизненный цикл разработки автоматизированной системы как последовательность укрупненных этапов. В стандартном виде – это последовательность этапов во времени, когда по результатам одного этапа начинается следующий. Он условно называется моделью "водопада" или "каскадной" моделью. Схематично это представлено на рис. 2.
Каскадный подход хорошо зарекомендовал себя при построении АС, для которых в самом начале разработки можно достаточно точно и полно сформулировать все требования. В эту категорию попадают сложные расчетные системы, системы реального времени и другие подобные задачи.
Рис. 2 Схема каскадного подхода
Однако реально в процессе создания АС постоянно возникает потребность в возврате к предыдущим этапам, уточнении или пересмотре ранее принятых решений. Реальный процесс создания АС принимает следующий вид (рис.3):
Рис. 3 Реальный процесс создания АС на базе каскадной модели
Одно из использовавшихся в западной литературе названий такой схемы организации работ: "водопадная модель" (waterfall model).
Основным недостатком каскадного подхода является существенное запаздывание с получением результатов. Модели (как функциональные, так и информационные) автоматизируемого объекта могут устареть одновременно с их утверждением. Другой недостаток - такое проектирование АС ведет к примитивной автоматизации (по сути - "механизации") существующих производственных действий работников.
В спиральной модели ЖЦ (рис.4), делается упор на начальные этапы ЖЦ: анализ и проектирование. Реализуемость технических решений проверяется путем создания прототипов.
Рис. 4 Спиральная модель ЖЦ
Каждый виток спирали соответствует созданию нового фрагмента или версии АС, на нем уточняются цели и характеристики проекта, определяется его качество и планируются работы следующего витка спирали. Один виток спирали при этом представляет собой законченный проектный цикл по типу каскадной схемы. Такой подход назывался также "Продолжающимся проектированием". Позднее в проектный цикл дополнительно стали включать стадии разработки и опробования прототипа системы. Это называлось: "быстрое прототипирование", - rapid prototyping approach или "fast-track".
Однако применение таких методов наряду с быстрым эффектом дает снижение управляемости проектом в целом и стыкуемости различных фрагментов АС. Основная проблема спирального цикла - определение момента перехода на следующий этап. Переход осуществляется в соответствии с планом, даже если не вся запланированная работа закончена. План составляется на основе статистических данных, полученных в предыдущих проектах, и личного опыта разработчиков.
Эта методология является наиболее распространенной в текущее время. Самыми известными ее вариантами являются RUP (Rational Unified Process) от фирмы Rational и MSF (Microsoft Solution Framework). Теперь создание системы предполагается проводить итерационно, двигаясь по спирали и, проходя через одни и те же стадии, на каждом витке уточняя характеристики будущего продукта. Казалось бы, теперь все хорошо: и планируем мы только то, что можем предвидеть, и разрабатываем то, что запланировано, и пользователи начинают знакомиться с продуктом заранее, имея возможность внести необходимые коррективы.
Вывод: для этого нужны очень большие средства. Если раньше можно было создавать и распускать группы специалистов по мере необходимости, то теперь все они должны постоянно участвовать в проекте: архитекторы, программисты, тестировщики, инструкторы и т. д. Более того, усилия различных групп должны быть синхронизированы, чтобы своевременно отражать проектные решения и вносить необходимые изменения. Разработка ведется в соответствии с концепцией MDA (Model Driven Architecture - Определяемая Моделью Архитектура), одобренной консорциумом OMG и предполагает использование языка UML в качестве средства "специфицирования, создания, визуализации и документирования систем". Естественно, пользы от нарисованных на бумаге диаграмм, мало, когда речь идет о MDA. Этот подход предполагает, что код и документация являются просто разными аспектами одной сущности - модели системы и должны быть постоянно синхронизованы. Соответственно, мы понимаем, что без специальных средств не обойтись, но хорошие CASE (Computer Aided Software Engineering - Разработка ПО с помощью компьютера) инструменты стоят просто умопомрачительных денег, а более дешевые не приводят к автоматизации всего спектра задач. Если прибавить стоимость высококлассных специалистов, способных извлечь пользу из столь высокотехнологичных инструментов и произвести анализ, можно обнаружить, что все это становиться «барьером» для вхождения малых и средних предприятий в отрасль
Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания формализованности от качественных методов до количественного систематизирования. В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу её формализации, формированию вариантов, выбору подходов к оценке вариантов. Количественные методы, связанные с анализом вариантов с их количественными характеристиками корректности и точности. Между этими крайними классами методов имеются методы, которые стремятся охватить оба этапа, среди них: кибернетический подход к разработке адаптивных систем управления, проектирования, принятия решений, информационный подход моделирования систем, системно – структурный подход, метод ситуационного моделирования и метод имитационного динамического моделирования.
Качественные методы описания информационных систем.
Качественные методы применяются, когда отсутствует описание закономерности систем в виде аналитических зависимостей.
Одним из качественных методов называется метод мозговой атаки – это метод систематической тренировки творческого мышления нацеленный на открытие новых идей и достижений.
Ещё один метод называется методом сценариев. Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенных в письменном виде получили название сценариев. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, развёрнутые во времени. На практике по типу сценариев разрабатываются различные прогнозы. Сценарий является предварительной информацией, на основе которой проводится работа по прогнозированию и разработке вариантов проекта.
Методы экспертных оценок. При использовании экспертных оценок предполагается, что мнение группы экспертов надёжнее, чем мнение одного специалиста. Всё множество проблем,решаемых методами экспертных оценок, делятся на два класса. К первому относятся такие, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых недостаточно знаний для полной уверенности в справедливости указанных гипотез. При обработке материалов коллективно – экспертной оценки используются методы теорий ранговой корреляции.
Метод делфи – это метод анализа сложных систем, с помощью экспертной оценки. Суть метода делфи заключается в следующем: в отличие от традиционного подхода к достижению согласованности мнений экспертов путём открытой дискуссии метод делфи предполагает полный анализ коллективных обсуждений. В методе прямые дебаты заменены тщательно разработанной программой последовательных индивидуальных опросов, проводимых в форме анкетирования.
Метод дерева целей. Термин “дерево целей” подразумевает использование иерархической структуры, полученной путём разделения общей цели на отдельные составляющие.
Морфологические методы. Основная идея морфологических методов – систематически находить все возможные варианты решения проблемы или реализации системы, путём комбинирования выделенных элементов. Морфологический метод подразделяется на несколько методик.
1) Метод систематического покрытия поля, основанный на выделении опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использовании для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления.
2) Метод отрицания и конструирования, базирующийся на идее, заключающейся в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы и компромиссные ограничения, которые есть смысл отрицать. Исследовательно сформулировав некоторые предложения полезно заменить их на противоположные и использовать на проведение анализа.
3) Метод морфологического ящика. Идея метода состоит в определении всех возможных параметров, от которых может зависеть решение проблемы и представлений этих параметров в виде матриц строк.
При использовании морфологического подхода для моделирования информационных и организационных систем разрабатывают языки моделирования, которые применяют для порождения возможных ситуаций, а также возможных вариантов решения проблем. Примерами таких языков служат: язык ситуационного управления, а также языки структурно – лингвистического моделирования.
Методики системного анализа. Методики, реализующие принципы системного анализа в конкретных условиях направлены на то, чтобы формализовать процесс исследования системы, а также процесс решения проблемы. Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у исследователя нет достаточных сведений о системе, которые позволили бы выбрать адекватный метод формализованного представления системы. Общим для всех методик является формирование вариантов представления системы и выбор наилучшего варианта.
Количественные методы описания информационных систем.
При создании и эксплуатации информационных систем требуется проводить многочисленные исследования и расчёты, которые связаны:
1) с оценкой показателей, характеризующих различные свойства систем;
2) с выбором оптимальной структуры системы;
3) с выбором оптимальных значений её параметров.
При проектировании информационных систем достаточно трудно определиться, какие явления считать основными, какие факторы – главными, т.к. в процессе функционирования одного и того же реального объекта можно получить различные математические описания, в зависимости от поставленной задачи. С учётом этого, математических моделей сложной информационной системы может быть сколь угодно много, поэтому все они определяются принятым уровнем абстрагирования. Наиболее пригодными являются следующие уровни абстрактного описания систем:
1) символический или лингвистический;
2) теоретико-множественный;
3) абстрактно-алгебраический;
4) топологический;
5) логико-математический;
6) теоретико-информационный;
7) динамический;
8) эвристический.
Условно первые четыре уровня относятся к высшим уровням описания систем, последние четыре уровня – к низшим уровням.
Высшие уровни описания систем. Лингвистический уровень описания — наиболее высокий уровень абстрагирования. Из него как частные случаи можно получить другие уровни абстрактного описания систем более низкого ранга. Процесс формализации в математике обычно понимают как отвлечение от изменчивости рассматриваемого объекта. Поэтому формальные построения наиболее успешно используются, когда удается с предметами или процессами действительности каким-то образом сопоставлять некоторые стабильные, неизменные понятия.
Понятие о высказывании на данном абстрактном языке означает, что имеется некоторое предложение (формула), построенное на правилах данного языка. Предполагается, что эта формула содержит варьируемые переменные, которые только при определенном их значении делают высказывание истинным.
Все высказывания делят обычно на два типа. К первому причисляют «термы» (имена предметов, члены предложения и т. д.) — высказывания, с помощью которых обозначают объекты исследования, а ко второму — «функторы» — высказывания, определяющие отношения между термами.
С помощью термов и функторов можно показать, как из лингвистического уровня абстрактного описания (уровня высшего ранга) как частный случай возникает теоретико-множественный уровень абстрагирования (уровень более низкого ранга).
Термы — некоторые множества, с помощью которых перечисляют элементы, или, иначе, подсистемы изучаемых систем, а функторы устанавливают характер отношений между введенными множествами. Множество образуется из элементов, обладающих некоторыми свойствами и находящимися в некоторых отношениях между собой и элементами других множеств. (Следовательно, автоматизированные системы управления (АСУ) вполне подходят под такого рода определение понятия «множество». Это доказывает, что построение сложных систем на теоретико-множественном уровне абстракции вполне уместно и целесообразно.
На теоретико-множественном уровне абстракции можно получить только общие сведения о реальных системах, а для более конкретных целей необходимы другие абстрактные модели, которые позволили бы производить более тонкий анализ различных свойств реальных систем. Эти более низкие уровни абстрагирования, в свою очередь, являются уже частными случаями по отношению к теоретико-множественному уровню формального описания систем.
Так, если связи между элементами рассматриваемых множеств устанавливаются с помощью некоторых однозначных функций, отображающих элементы множества в само исходное множество, то приходим к абстрактно-алгебраическому уровню описания систем. В таких случаях говорят, что между элементами множеств установлены нульарные (никакие, отсутствующие), унарные, бинарные (двойные, двойственные), тернарные отношения и т. д. Если же на элементах рассматриваемых множеств определены некоторые топологические структуры, то в этом случае приходим к топологическому уровню абстрактного описания систем. При этом может быть использован язык общей топологии или ее ветвей, именуемых гомологической топологией, алгебраической топологией и т. д.
Низшие уровни описания систем. Логико-математический уровень описания систем нашел широкое применение для: формализации функционирования автоматов; задания условий функционирования автоматов; изучения вычислительной способности автоматов.
Понятие «автомат» (от греч. automatos — самодействующий) имеет следующие значения:
При любом процессе управления или регулирования, осуществляемом живым организмом или автоматически действующей машиной либо устройством, происходит переработка входной информации в выходную. Поэтому при теоретико-информационном уровне абстрактного описания систем информация выступает как свойство объектов и явлений (процессов) порождать многообразие состояний, которые посредством отражения передаются от одного объекта к другому и запечатлеваются в его структуре .
Отображение множества состояний источника во множество состояний носителя информации называется способом кодирования, а образ состояния при выбранном способе кодирования — кодом этого состояния.
Абстрагируясь от физической сущности носителей информации и рассматривая их как элементы некоторого абстрактного множества, а способ их расположения как отношение в этом множестве, приходят к абстрактному понятию кода информации как способа ее представления. При таком подходе код информации можно рассматривать как математическую модель, т. е. абстрактное множество с заданными на нем предикатами. Эти предикаты определяют тип элементов кода и расположение их друг относительно друга.
Предикат — одно из фундаментальных понятий математики — условие, сформулированное в терминах точного логико-математического языка. Предикат содержит обозначения для произвольных объектов некоторого класса (переменные). При замещении переменных именами объектов данного класса предикат задает точно определенное высказывание.
Динамический уровень абстрактного описания систем связан с представлением системы как некоторого объекта, куда в определенные моменты времени можно вводить вещество, энергию и информацию, а в другие моменты времени — выводить их, т. е. динамическая система наделяется свойством иметь «входы» и «выходы», причем процессы в них могут протекать как непрерывно, так и в дискретные моменты времени. Кроме этого, для динамических систем вводится понятие «состояние системы», характеризующее ее внутреннее свойство.
Эвристический уровень абстрактного описания систем предусматривает поиски удовлетворительного решения задач управления в связи с наличием в сложной системе человека. Эврика — это догадка, основанная на общем опыте решения родственных задач. Изучение интеллектуальной деятельности человека в процессе управления имеет очень важное значение.
Эвристика вообще — это прием, позволяющий сокращать количество просматриваемых вариантов при поиске решения задачи. Причем этот прием не гарантирует наилучшее решение.
Например, человек, играя в шахматы, пользуется эвристическими приемами выработки решетя, так как продумать весь ход игры с начала до конца практически невозможно из-за слишком большого числа вариантов игры (надо обдумать около 10120 вариантов). Если на один вариант затрачивать всего 10 с, а в году около 3*107 с, то при 8-часовой работе без выходных дней и отпуска человек способен просчитать в год не более (1/3*3*107)/10=106 вариантов. Следовательно, на перебор всех возможных вариантов шахматной партии понадобится одному человеку 10114лет.
Поэтому в настоящее время бурно развивается эвристическое программирование — программирование игровых ситуаций, доказательства теорем, перевода с одного языка на другой, дифференциальной диагностики, распознавания образов (звуковых, зрительных и т. д.).
Большое внимание сейчас уделяется созданию искусственного и гибридного интеллекта. При этом важное значение играют решение проблемы иерархически организованного перебора, создание и разработка методов отсечения заведомо невыгодных путей.
Вывод: обзор уровней абстрактного описания систем показывает, что выбор подходящего метода формального описания при изучении той или иной реальной системы является всегда наиболее ответственным и трудным шагом в теоретико-системных построениях.
НГТУ-180100-(М12-СУ)-01-13
Изм.
Лист
№ докум.
Подп.
Дата
Жизненный цикл системы и методы ее описания
Лит.
Лист
Листов
1
1
Кафедра: «ЭУиТД»
Н.контр.
Утв.