Оценка эффективности систем управления организационно-техническими объектами с учетом их информационной сложности

Актуальность. Возрастающие требования к объемам обрабатываемой информации, к структуре и качеству информационного фонда, к адекватности представления предметной области в рамках автоматизированных систем управления (АСУ), оказали большое влияние на процесс формирования специализированного класса автоматизированных информационных систем (АИС), основополагающим назначением которых является компактность представления информации и высокая скорость ее обработки. С ростом производительности вычислительной техники проблема повышения эффективности АИС за последние десятилетия перевела исследовательские приоритеты из сферы «алгоритмов» в среду «моделей данных» и сделала актуальной задачу разработки систем управления базами данных (СУБД).

Развитие технических систем и процессов автоматизации привело к необходимости создания больших программно-технических комплексов, обладающих сложной структурой и разветвленной функциональностью. Разработка систем такого класса требует использования тех или иных технологий, основанных на парадигме сложных систем. Результатом такого развития становится все большее применение различных методов и моделей, создаваемых в расчете на значительное сокращение временных, трудовых и материальных затрат на разработку больших и сложных автоматизированных систем и относящихся к классу «логического проектирования». Одновременно с этим, использование методов логического проектирования позволяет значительно повысить надежность, удобство восприятия и простоту модификации разрабатываемой АИС.

Динамика развития современных вычислительных средств делает актуальной смещение акцентов исследовательской деятельности из области функционально-параметрического синтеза в область исследований, связанную с проблемой наглядности, легкости восприятия, компактности и достоверности представления информации для пользователя, учитывающую переход парадигмы информационных систем от представления данных к представлению знаний, специфику формального описания систем «языковым» представлением с соответствующими вопросами семантики.

Тенденции ученого сообщества решать целевую задачу разработки высоконадежного, эффективного программного обеспечения на основе разных формальных методов приводят к их разобщенности, ограниченности и локальности решаемых задач. Такие явления требуют построения и развития обобщающих, систематизирующих методов построения сложных автоматизированных систем и повышают актуальность развития кибернетических направлений информатики — когнитологии, семиотики и пр., с учетом переноса их общефилософских концепций в область практического применения. При этом актуальность решения данной проблемы также определяется отсутствием высокоэффективных моделей и методик поддержки стадий концептуально-логического проектирования АИС в комплексе с учетом использования концепции сквозного проектирования с применением формально обоснованных интегральных показателей качества.

Цели и задачи исследования. Повышение эффективности процессов принятия решений о качестве автоматизированных информационных систем за счет разработки логических процедур семиотического моделирования и унифицированного аппарата их анализа. Эта цель достигается решением следующих частных задач:

1. Формализация подкласса семиотических систем — вариабельных систем представления АИС в виде моделей уровня логического проектирования, с формой представления ограниченной по структуре, но унифицированной по содержанию для хранения и анализа разноаспектных информационных структур.

2. Определение понятия «структурная сложность» на базе иерархических или сетевых формальных моделей представления данных и нахождение взаимосвязи с понятием унифицированной оценки меры информационной сложности — энтропией.

3. Определение критериев качества — меры, метрики, показатели оценки качества вариабельных моделей, позволяющих учитывать когнитивные, эргономические характеристики «сложности» представления проектных спецификаций на логическом уровне.

4. Методика анализа полученных логических решений, позволяющая проводить оценку структуры функций, баз данных, алгоритмов, программ, интерфейсов разрабатываемой АИС.

5. Разработка алгоритмов, унифицированных под обработку вариабельных моделей АИС, адаптивных различным иерархическим структурам представления данных и отношений между ними, базирующимся на индустриальных технологиях реляционных моделей СУБД.

Объект исследования: сложные организационно-технические объекты и человеческий фактор в процессе разработки и управления автоматизированными системами.

Предмет исследования: технологии моделирования и оценки критериев качества древовидных логических структур автоматизированных информационных систем, основанные на мерах эргономичности, сложности и скорости доступа к данным.

Методы исследований. В работе использованы методы теорий множеств, логического проектирования, формальных языков, дискретной математики, системного анализа, баз данных и знаний, оценки информации.

Научная новизна.

1. Разработана формальная модель семиотического представления автоматизированных информационных систем, основанная на концепциях построения иерархических и сетевых структурных графов, учитывающая особенности предметной области, многовариантной архитектурной компоновки синтаксических и семантических элементов модели и обеспечивающая эффективное человеко-машинное представление конструктивных решений на логическом уровне проектирования.

2. Предложен и обоснован кибернетический подход к оценке логических структур на основе информационно-энтропийной оценки человеческой характеристики «сложности представления знаний». Человеческий фактор рассматривается в аспекте канала восприятия информации.

3. Разработана методика оценки модельных структур на базе формального аппарата показателей качества семантической сложности.

4. Представлено формализованное описание унифицированных алгоритмов манипуляции иерархическими и вариабельными структурами с визуализацией их представления с целью оптимального хранения и доступа к базе данных, сбора статистической и семантической информации о данных, редактирования иерархических структур, обеспечивающих реализацию конечного продукта в практических АИС.

Практическая ценность. В итоге практического применения материалов диссертационной работы удалось: о повысить производительность разработчиков АИС и сократить такие этапы жизненного цикла, как системный анализ и проектированиео оптимизировать управляющие эффекты через анализ интерфейсов управления и использования унифицированных модулей представления и обработки данныхо разработать адаптивные программные модули (библиотеки) для разработки иерархических АИСо практически применить аппарат вариабельных систем для разработки ряда АИС.

На защиту выносятся.

1. Аппарат оценки информационной сложности, основанный на применении энтропии как меры сложности логических структур с учетом человеческого фактора, за счет чего характеризующийся адаптивностью подхода к сложности иерархических древовидных структур.

2. Показатели качества анализа визуальных структур (алгоритмов, спецификаций, интерфейсов, способов организации доступа к данным и пр.), основанные на экспериментально полученных мерах формирования образов-знаний человеком.

3. Модель вариабельных АИС в составе мифологической модели три-адного представления информационного фонда и алгоритмов обработки древовидных структур, спроецированных на технологии реляционных баз данных и объектно-ориентированного интерфейса управления.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались автором на: X Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (28.06.-r 10.07.2006) г. Санкт-ПетербургX Санкт-Петебургской международной конференции «Региональная Информатика — 2006». (24.Ю.-г26.10.2006) г. Санкт-Петербургна семинарах и заседаниях кафедры «Вычислительных систем и информатики» в 2005;2007 гг.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 8 печатных работ из них 2 в журналах из списка ВАК.

Относящиеся к перечню ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук:

1. Кушвид Р. В., Фомина И. К. Энтропия как мера оценки психосемантических аспектов человеческого фактора при разработке и взаимодействии с автоматизированными информационными системами. «Научно-технические ведомости СПбГТУ» № 5−1(47)/2006 -Издательство Политехнического университета. СПб, 2006. с. 148ч-151 (0,5 п.л.).

2. Кушвид Р. В., Фомина И. К. Психосемантический подход к оценкам сложности автоматизированных информационных систем. «Программные продукты и системы» № 1 (77) 2007. МНИИПУ, Главная редакция международного журнала и НИИ «Центрпрограмсистем». 2007. с. 45-И6 (0,24 п.л.).

Научные публикации, пе относящиеся к перечню рекомендованному ВАК:

3. Кушвид Р. В. Защита компьютерных систем от преднамеренного разрушения воздействием по сети питания. Прикладная математика: Сб. науч. тр./ Под ред. Ю. М. Кулибанова. СПб.: Судостроение, 2004. с.63-=-71.

4. Кушвид Р. В. HUMANWARE в логическом аспекте разработки АИС. X Санкт-Петебургской международной конференции «Региональная Информатика — 2006». Материалы конференции. СПб.: СПОИСУ, с. 163.

5. Кушвид Р. В., Фомина И. К. Учет человеческого фактора при разработке автоматизированных информационных систем. Информационные технологии и системы (управление, экономика, транспорт): Сб. науч. тр. /Под ред. В. Е. Марлея. Выпуск 2. СПб.: ООО «Андреевский издательский дом», 2006. с. 57-^60.

6. Кушвид Р. В., Новиков Д. А. Построение информационной системы управления структурами иерархичекого и сетевого типа. Системный анализ в проектировании и управлении. Труды X Международной научно-практической конференции 42. СПб.: Издательство политехнического унта, 2006. с. 1674−168.

7. Кушвид Р. В., Фомина И. К. Иерархическая автоматизированная информационная система с распределенной структурой данных «Автозаправочная сеть «АРИС» «. Автоматизация, информатизация, инновация транспортных систем. Сб. научно-техн. статей./ Под ред. Р. Э. Францева. Выпуск 1. СПб.: СПГУВК, 2006. с. 51−5-59.

8. Кушвид Р. В. Семиотическое определение алгоритма как процедуры обработки данных АИС. Автоматизация, информатизация, инновация транспортных систем. Сб. научно-техн. статей./ Под ред. Р. Э. Францева. Выпуск 2. СПб.: СПГУВК, 2007. с. 146-И52.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключении и приложения. Общий объем работы составляет 180 страниц, в том числе 36 рисунков, 17 таблиц, список используемых источников 108 наименований.

1.6. Основные выводы и результаты по первой главе.

1. Сделан проблемный анализ процесса разработки автоматизированных информационных систем, как сложной программно-технической системы. В том числе рассмотрены вопросы:

• информационной специфики АИС в отличие от АСУ;

• логического проектирования (рационального структурного построения) с выделением понятий и особенностей «внешнего» и «внутреннего» проектирования;

• технологии разработки (методы и средства), проблемы выбора оптимальных методов и оптимальных систем;

• специфики автоматизации труда инженера-проектировщика ПС, проблемы эффективности проектирования информационных систем.

Вывод: при формировании концепции вариабельных систем, за методологическую основу примем парадигму логического проектирования, а в процессе анализа будем уделять центральное место оценке различных вариантов иерархического представления структуры системы.

2. Исследованы особенности алгоритмического описания АИС, в том числе вопросы:

• формализации собственно алгоритмов функционирования АИС — элемента логического проектного решения, алгоритмов грамматики — инструментария проектирования, базовых алгоритмов реализации — заложенных в процессорной (технической) части АИС;

• унификации подхода к представлению алгоритмов на уровне представления знаний разработчика о системе, с применением общей теории алгоритмов,.

• семантичности представления проектных спецификаций на основе иерархического анализа синтаксических языковых структур.

Вывод: сделан выбор в пользу семиотических формальных систем, теоретико-множественный и графовый аппарат которых позволяет обобщать различные уровни алгоритмического представления АИС и вместе с тем потенциально позволяет применять количественные показатели иерархического представления.

3. Систематизирована проблематика моделирования баз данных, как основополагающей составляющей проектирования АИС. Проанализирован следующий материал:

• модели описания предметной области;

• модели данных и уровни их представления;

• особенности методологии проектирования баз данных.

Вывод: наиболее универсальным средством описания структур данных, так же как и алгоритмов является аппарат семиотических систем.

4. Рассмотрены особенности логического проектирования АИС с точки зрения «внешнего» проектирования, в том числе вопросы:

• процессов управления АИС, совершенствование методов разработка многоуровневой адаптации человека и машины в автоматизированных системах, эргономических принципов отображения информации человеку-оператору и эффективного использования компьютеров в познавательных процессах и управлении;

• определения «информационной модели» и ее места в логическом проектировании АИС, многофакторное влияние на ее составляющие: техническое, программное, человеческое;

• методологий структурного и объектно-ориентированного программирования и их интеграция в определение «информационной модели» АИС.

• специфики человеческого фактора, как активной составляющей АИС: достижения и результаты психосемантики, копштологии, эргономики и пр., влияние человеческого фактора на эффективность процесса разработки и эксплуатации АИС,.

Вывод: социальная нейтральность техники и программважнейшим фактором влияющьш на эффективность (качество) логического проектирования и управления АИС определен человеческий фактор — субъект разработки и (или) лицо принимающее решение.

ГЛАВА 2. Вариабельные АИС.

2.1. Семиотическая модель АИС.

Будем рассматривать АИС как результат «спирального» синтеза с переходом по различным рангам и уровням моделирования, с использованием различного класса языков моделирования (в широком смысле этого слова), где на верхнем слое используются принципы «объективирования» с ориентацией на учет человеческого фактора, а на нижнем слое используются машинно-ориентированные языки программирования и представления данных с ориентацией на компьютерный, формальный аспект. Тогда результат процесса разработки представляет собой некую пирамиду моделей представления — пирамиду знаний (рис. 2.1.).

Рис. 2.1. Пирамида знаний при проектировании АИС.

Учитывая дуализм «человек-машина» воспользуемся наиболее общим подходом к возможности обобщения и оценки пирамиды знаний семиотическим моделированием.

Действительно, знания представляются некоторой знаковой (семиотической) системой. С понятием «знак» непосредственно связаны понятия «денотат» и «концепт». Денотат — объект, обозначаемый данным знаком, а концепт — свойства денотата, отражаемые знаком. Отношение знака, денотата и концепта, характеризуют функции знака как с точки зрения простого выделения денотата в универсуме, так и в плане указания его места в универсуме (отношения с другими элементами универсума). Важными понятиями в семиотических системах являются «экстенсио-нал» и «интенсионал». Экстенсионал знака определяет конкретный класс (множество) всех его допустимых денотатов. Интенсионал знака определяет содержание связанного с ним понятия. Соответственно различают интенсиональные и экстенсиональные знания. Интенсиональные знания описывают абстрактные объекты, события, отношения. Экстенсиональные знания представляют собой данные, характеризующие конкретные объекты, их состояния, значения параметров в определенные моменты времени.

Будем рассматривать логическую структуру систему 8 в виде семиотической модели:

8=8(К0,К"К5) (2.1).

Где К0=КкиКЕ — класс объектов, в широком смысле слова (элементы и отношения) — «семантика». Задается как аппарат системного выделения новых знаков. Каждый морфологический уровень характеризуется своей семантической моделью.

Кс — «синтаксис». Задается как формальный язык представления моделей знаний (знаковых конструкций). Иерархия подсистем по морфологии обуславливает иерархию языков представления (моделирования).

Кв — «прагматика». Задается как правила иерархического упорядочивания классов подсистем. Для каждой модели отдельного уровня знания может существовать отдельная прагматическая модель.

Будем использовать и трактовать соответствующие классы «семантики», «синтаксиса» и «прагматики» (КоДоКв) как конструктивные, логические элементы архитектуры АИС.

Тогда целевую задачу логического проектирования определим как получение системы, оптимальной по множеству критериев, путем манипулирования исходными конструктивными элементами архитектуры.

8=ор"т|критерии (К0,Кс, К8) (2.2).

В основу концепции представления логических моделей АИС положим идею формального унифицированного аппарата описания архитектуры моделируемой системы. Шаблонность такого представления будем определять через обобщение понятия «система». Расширим формальное описание «системы», данное в работе [38].

Система в — представляет собой множество свойств, с каждым из которых связано множество его проявлений, и множество баз, с каждой из которых связано множество ее элементов.

8К{(Я|, А011 € 1УВ}, {Щ, В- | (2.3) где ]Чп={1,2,., п}, а ]Ут={1,2,., т}- А-&bdquoа — свойство и множество его проявленийВ], Ъ^ - база и множество ее элементов.

Система — сущность процесса выделения универсума с позиции концепции независимости представления ее морфологии от предметной классификации.

В логическом представлении, система Б — упорядоченные пары 8р (ЕД*), где Е есть множество соответствующих элементов, а К — множество отношений между элементами множества Е. Практическое применение эта концепция получает при ее расширении путем определения операций по выделению из универсума, А и упорядочиванию пар (Е, И), при этом ЕсА, ИсА, ЕпИ=0. Эти операции определим с помощью фундаментального критерия системотехнического выбора:

• Дескриптивная методология: выделение систем (8=8к (ЕеКЕ)), базирующихся на определенных типах элементов При этом никакие определенные типы отношений не фиксируются. Поскольку элементы разных типов требуют разных экспериментальных (инструментальных) средств для сбора данных, эта классификация имеет эмпирическую (описательную) основу.

• Конструктивная методология: выделение систем (8=8Е (КеКя)), базирующихся на определенных типах отношений К^. Класс систем задается определенным типом отношений, а типы элементов, на которых определены эти отношения, не фиксируются. Такая классификация непосредственно связана с обработкой данных, а не с их сбором, и основа ее преимущественно теоретическая.

В конечном итоге, имея класс элементов КЕ.={е1.ех} и класс отношений Кк={г]. г)} задается конструкция системы Ь в виде множества отношений Ь={р|: р-еКР, гтРеп}, где КР — класс «свойств» (взаимосвязей) или структура системы.

Расширением определения системы 8 является концепция класса вариабельных систем. Такая классификация систем позволяет описывать различные модельные уровни — уровни знания относительно рассматриваемых феноменов. Каждый класс (экстенсионал моделирования) систем заданный определенным уровнем знания (видом модели) и конкретными методологическими отличиями, подразделяется дальше на еще меньшие классы. Каждый из этих классов состоит из систем, эквивалентных с точки зрения конкретных, практически существенных сторон определенных в них отношений (изоморфизм моделей). В зависимости от характеристик отношений, относительно которых требуется изоморфность систем, одни изоморфные классы являются подмножествами других.

Описание АИС зададим в виде триады.

8=8(КЕ, Кк, КР) (2.4).

Где КЕ — типы элементовКд — типы отношенийКР — типы взаимосвязей.

Информация и данные. Рассмотрим понятия «информация» и «данные», уровень возможностей поддержки которых классифицирует соответствующие ЭВМ-ориентированные системы по интеллектуальности [18,93].

Информация — это приращение знаний. Понятие «информация» связано с семантикой— содержательной интерпретацией данных. Если компьютеризованная система реализует интерпретационные функции, то она манипулирует соответствующей информацией. В таких системах семантику формального объекта будем определять посредством установления разнообразных по своим свойствам отношений этого объекта с другими объектами такого же рода.

Употребление подобного определения не предполагает необходимости знания того, какими сведениями получатель информации владеет априори (до реализации информационного процесса).

Данные — термин, который соотносится с представлением информации, ее носителем. Если функции системы ограничиваются ведением данных, то это означает, что семантическая интерпретация в основном осуществляется вне системы.

Вариабельные СУБД. Охарактеризуем некоторые основные понятия теории баз данных, которыми будем пользоваться в дальнейшем изложе.

НИИ.

Концепция СУБД ориентирована на реализацию эффективного технологического процесса ведения и работы с данными в условиях развития информационных фондов и использующих их приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Обусловленные индустриальным развитием общества, повышенные требования качеству и надежности АИС, а также к затратам на их проектирование и изготовление диктуют необходимость разработки новых методов анализа и синтеза с акцентом в сторону интеллектуализации как самих автоматизированных систем, так и процессов их разработки. Эти тенденции подводят к непосредственному изучению влияния человека на процесс разработки и эксплуатации АИС и проблемам изучения человеческого фактора как кибернетического феномена «лица принимающего решения».

Научные и практические результаты. В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработана формальная модель представления вариабельных АИС. Модель основана на методах спирального представления логических проектных решений, триадного представления информационного фонда и алгоритмической оценки сбалансированных деревьев по критериям компактности и быстродействия. В основу модельного анализа положено универсальное средство оценки информации — энтропия сообщения.

2. Результаты статистических и аналитических исследований человеческого фактора, как выделенному классу природных объектов, способному формировать устойчивые структуры и закономерности, в том числе по характеристикам процесса управления АИС: иерархичность ментальных операций, параллельность восприятия «символов», глубины абстрагирования и пр.

3. Разработана методика оценки качества логических структур автоматизированных информационных систем, в основу, которой легли:

• графово-иерархическое, древовидное представление структур данных и алгоритмов, на базе обобщающего инструментария семиотического моделирования;

• человеческий фактор активного управления (восприятия, преобразования, хранения) знаний о программно-технических системах основанный на манипуляции символьными конструкциями, имеющий свои собственные количественные и качественные характеристики производительности;

• аппарат оценки производительности: система мер, показателей, коэффициентов, где каждый коэффициент является количественной характеристикой присущего ему набора качественных характеристик вариабельных моделей АИС, позволяющих формально обосновывать принимаемые решения в разрезе ментальной сложности программного обеспечения, информационной и временной производительности интерфейса, топологии организации процесса управления.

Предложена методика обобщения проектных решений, включающая в процесс разработки сложных систем такие типы конструктивных элементов, которые позволяют манипулировать разноаспектными категориями построения АИС. Появляется возможность оценки отдельных АИС, а также сравнительного анализа различных АИС и вариантов их архитектурной компоновки.

4. Разработана интегрированная схема моделирования АИС по классу вариабельных систем, включающая в себя:

• методологическую составляющую концептуально-логического проектирования по классу семиотических систем;

• информационную составляющую (способы представления, изменения и хранения данных) на базе триадной структуры представления информационного фонда с реализацией инструментария реляционных моделей данных;

• аппарат анализа языково-символьного формального представления проектных решений (синтаксический, семантический анализ, анализ полноты моделей представления);

• аппарат анализа качества проектных решений с позиции понятия сложность представления знаний «лицом, принимающим решение»;

• алгоритмическую составляющую (программный продукт).

Интегрированная схема моделирования вариабельных автоматизированных информационных систем обеспечивает подготовку, хранение, анализ, документирование многовариантных иерархических структур описания (представления) предметных областей.

5. Разработаны и внедрены информационные системы, автоматизирующие разноаспектную деятельность различных предприятий и поддерживающие вариабельные (развитые символьно-иерархические) информационные фонды.

Внедрение результатов Результаты настоящей работы внедрены на следующих предприятиях: ООО «Санлайн», ООО «Программные разработки, исследования, маркетинг», ООО «Аналитические, проектные и программные технологии» и др.

Изложенный в диссертационной работе материал экспериментально проверен на практике при разработке автоматизированных информационно-поисковых систем различных классов, а также анализа сложных электротехнических спецификаций.

В итоге удалось повысить производительность разработчиков АИС и сократить такие этапы жизненного цикла, как системный анализ и проектирование. Оптимизировать управляющие эффекты через анализ интерфейсов управления и использования унифицированных модулей представления и обработки данных.

Изложенный в диссертационной работе материал экспериментально проверен на практике при разработке автоматизированных информационно-поисковых систем различных классов, а также анализа сложных электротехнических спецификаций.

Все изложенные результаты подтверждены соответствующими актами внедрения, которые приведены в приложении.