⭐⭐⭐ Единый реферат-центр

Главная » Рефераты » Текст работы «Моделирование (проектирование) в информационных системах»


Моделирование (проектирование) в информационных системах

Содержание
1 Моделирование (проектирование) в информационных системах
2 Основные этапы системного подхода
3 Искусственная нервная система
4 Принятие решений в условиях неопределенности
Список литературы

Дисциплина: Разное
Вид работы: контрольная работа
Язык: русский
ВУЗ: ---
Дата добавления: 13.03.2018
Размер файла: 35 Kb
Просмотров: 395
Загрузок: 1

Все приложения, графические материалы, формулы, таблицы и рисунки работы на тему: Моделирование (проектирование) в информационных системах (предмет: Разное) находятся в архиве, который можно скачать с нашего сайта.
Приступая к прочтению данного произведения (перемещая полосу прокрутки браузера вниз), Вы соглашаетесь с условиями открытой лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная (CC BY 4.0)
.

Текст работыСкачать файл








Хочу скачать данную работу! Нажмите на слово скачать
Чтобы скачать работу бесплатно нужно вступить в нашу группу ВКонтакте. Просто кликните по кнопке ниже. Кстати, в нашей группе мы бесплатно помогаем с написанием учебных работ.

Через несколько секунд после проверки подписки появится ссылка на продолжение загрузки работы.
Сколько стоит заказать работу? Бесплатная оценка
Повысить оригинальность данной работы. Обход Антиплагиата.
Сделать работу самостоятельно с помощью "РЕФ-Мастера" ©
Узнать подробней о Реф-Мастере
РЕФ-Мастер - уникальная программа для самостоятельного написания рефератов, курсовых, контрольных и дипломных работ. При помощи РЕФ-Мастера можно легко и быстро сделать оригинальный реферат, контрольную или курсовую на базе готовой работы - Моделирование (проектирование) в информационных системах.
Основные инструменты, используемые профессиональными рефератными агентствами, теперь в распоряжении пользователей реф.рф абсолютно бесплатно!
Как правильно написать введение?
Подробней о нашей инструкции по введению
Секреты идеального введения курсовой работы (а также реферата и диплома) от профессиональных авторов крупнейших рефератных агентств России. Узнайте, как правильно сформулировать актуальность темы работы, определить цели и задачи, указать предмет, объект и методы исследования, а также теоретическую, нормативно-правовую и практическую базу Вашей работы.
Как правильно написать заключение?
Подробней о нашей инструкции по заключению
Секреты идеального заключения дипломной и курсовой работы от профессиональных авторов крупнейших рефератных агентств России. Узнайте, как правильно сформулировать выводы о проделанной работы и составить рекомендации по совершенствованию изучаемого вопроса.
Всё об оформлении списка литературы по ГОСТу Как оформить список литературы по ГОСТу?
Рекомендуем
Учебники по дисциплине: Разное


Краткое описание документа: Моделирование (проектирование) в информационных системах контрольная работа по дисциплине Разное. Понятие, сущность и виды, 2017.

Как скачать? | + Увеличить шрифт | - Уменьшить шрифт






контрольная работа по дисциплине Разное на тему: Моделирование (проектирование) в информационных системах; понятие и виды, классификация и структура, 2016-2017, 2018 год.

 
1 Моделирование (проектирование) в информационных системах
Моделирование является универсальным методом исследования систем, позволяющим сконструировать изучаемую предметную область, изобразить ее с помощью формул, таблиц, графиков, числовых примеров.
Модель – это образ реального объекта (процесса), отражающий его существенные свойства и замещающий его в ходе исследования и управления. Описание деятельности экономического объекта средствами моделирования находит все более широкое применение в качестве методологии описания происходящих там процессов. Метод основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения реального объекта не непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более доступного объекта, его модели.
Задачи экономико-математического моделирования:
анализ экономических объектов и процессов;
прогнозирование будущего состояния или поведения объектов и процессов;
постановка экспериментов над моделью с последующей интерпретацией их результатов применительно к моделируемой системе;
выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии;
обучение специалистов.
Основные понятия моделирования:
информационная модель представляет собой отражение предметной области в виде информации;
предметная область – это часть реального мира, которая исследуется или используется. Если, например, объектом рассмотрения является предприятие, то его предметной областью будет множество его составных частей, их свойств и связей между ними. Обычно выделяется ограниченная совокупность предметов, их свойств и связей, которые рассматриваются как существенные с точки зрения поставленных целей;
информационные элементы – это различные типы входных, промежуточных и выходных данных, составляющие аналогичные наборы данных.
экономические системы относятся к сложным системам, обладающим рядом свойств, которые необходимо учитывать в процессе моделирования. 
Такими свойствами являются:
целостность системы – определяет наличие характеристик, которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому в отдельности, вне системы. Поэтому такие системы исследуются и моделируются в целом;
массовый характер экономических явлений и процессов – не позволяет выявить закономерности экономических процессов на основании небольшого числа наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения;
динамичность экономических процессов – характеризует возможность изменения параметров и структуры экономических систем под влиянием внешних факторов;
случайность и неопределенность в развитии экономических явлений обусловливают вероятностный характер экономических явлений и процессов;
невозможность изоляции протекающих в экономических системах процессов от окружающей среды для исследования их в чистом виде;
активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность системы к активным и не всегда предсказуемым действиям в зависимости от ее отношения к этим факторам, способам и методам их воздействия. 
Необходимость учета названных свойств усложняет процесс моделирования, и проектировщикам систем всегда приходится иметь их в виду, начиная с момента выбора типа модели и заканчивая вопросами использования результатов моделирования.
Формирование модели предметной области может осуществляться с учетом двух подходов:
1) при объектном подходе анализируется большое число объектов предметной области и связей между ними. Это увеличивает трудоемкость процесса, однако структура разрабатываемой базы данных полностью соответствует структуре предметной области, она устойчива и позволяет реализовать большое число запросов к базе данных;
2) при функциональном подходе предметная область отображается в базе данных не в полном объеме, а производится ранжирование задач по значимости и определяется очередность их решения. Появляется возможность более точного анализа характеристик запросов, улучшаются эксплуатационные параметры экономической информационной системы.
При описании предметной области данные принято представлять в виде трехуровневой схемы: концептуальное представление (с точки зрения администратора), внешнее представление (с точки зрения конечного пользователя и прикладного программиста) и внутреннее представление (с позиций системного программиста). Представления всегда носят субъективный характер (люди могут иметь разные представления об одних и тех же предметах), но в то же время в них присутствует элемент общности, что и позволяет реализовать интегрирующий процесс.
Внешнее представление данных является совокупностью требований к данным некоторой программы или задачи. С точки зрения пользователя внешнее представление является совокупностью требований к данным, отражающих информационные потребности пользователя. С точки зрения прикладного программиста внешнее представление отображает элементы данных и их взаимосвязи, необходимые для решения задачи;
Инфологическая (концептуальная модель) связана с отображением знаний о предметной области без ориентации на используемые в дальнейшем программные и технические средства и имеет слабо формализованный характер. Предметная область отображается в виде совокупности информационных объектов, каждый из которых характеризуется совокупностью логически взаимосвязанных реквизитов и связей между ними. Объекты информационно-логической модели размещаются таким образом, что становятся наглядными их иерархическая подчиненность и уровень связей между ними. Для построения информационной базы такой модели недостаточно.
Логическая модель формируется из концептуальной путем выделения отдельной ее части, детализации и формализации последней. Для каждого объекта инфологической модели создается таблица данных, между которыми устанавливаются связи, соответствующие связям, выявленным между объектами. Логическая модель, формализующая взаимосвязи на языке математики, называется математической моделью;
Алгоритмическая модель – это преобразованная математическая модель, задающая последовательность действий по достижению поставленной цели управления. На основе алгоритмической модели создается машинная программа решения задач.
Внутреннее (физическое) представление данных выражает представление данных системными программистами и связано с организацией хранения данных на физических носителях информации.
Возможно использование различных типов и уровней описания моделей, что позволяет выделять различные стороны бизнес-процессов, рассматривать их с разных точек зрения, составлять содержательные описания различных видов, уменьшая в результате сложность их представления.
Средства реализации моделей
Моделирование требует разработки искусственных, формализованных языков описания структуры информации и алгоритмов ее преобразования. Средствами формализации являются:
алгоритмические языки – машинно-ориентированные языки, позволяющие детально описывать процесс преобразования информации начиная от получения исходных данных и до формирования результатной информации. Используются при реализации на ЭВМ экономико-математических, имитационных моделей;
информационные языки – формализованные языки для однозначной записи информации с целью ее дальнейшего накопления и поиска. Используются в информационно-справочных и поисковых экономических информационных системах;
сетевые графики – применяются для анализа и совершенствования потоков информации в процессе внедрения моделей в практику;
схемы информационных связей – с их помощью представляют потоки информации, взаимосвязь решаемых задач, взаимодействие подразделений предприятия;
таблицы – содержат логические отношения между условиями и действиями, на основании которых вы¬полняются преобразования данных. Используются для формализованной записи и анализа принятия решений.
Алгоритм расчета показателя можно рассматривать как простейший вид модели. 
Классификация экономико-математических моделей
Экономико-математические модели классифицируют исходя из особенностей моделируемого объекта, цели моделирования, используемого инструментария:
прикладные модели дают возможность оценить характер функционирования объекта и сформулировать рекомендации для принятия практических решений;
статистические модели описывают состояние объекта (системы) в конкретный момент или период времени. В таких моделях экономическая система отображается в неподвижности лишь за один период; 
динамические модели включают взаимосвязи переменных во времени. В таких моделях системы рассматриваются в своем развитии в течение нескольких периодов;
детерминированные модели отражают теоретически предполагаемые жесткие функциональные прямые связи между переменными. В таких моделях все ограничения и целевая функция абсолютно достоверны;
стохастические модели учитывают комплекс реальных взаимосвязей факторов и действия обратных связей. В таких моделях учитывается случайный характер протекающих экономических процессов, для них характерна неопределенность.
По признаку получения точного решения модели делятся на точные и приближенные.
По специфике применяемого метода решения модели бывают корреляционные и регрессионные, балансовые, модели математического программирования и исследования операций, модели теории графов, имитационные модели. В случаях, когда возможность получения оптимального решения доказана, но необходимые для этого расчеты громоздки и требуют больших затрат времени, пользуются эвристическими, или экспертными методами. Эвристические методы основаны на накопленном опыте, интуиции. С их помощью можно получить приближенное решение поставленной задачи. При отсутствии достаточно полной информации и надежных методов составления математической модели экспертные оценки являются единственным методом решения многих экономических задач.
По признаку оптимальности модели подразделяются на оптимизационные, описывающие взаимодействие структурных и функциональных составляющих системы (либо поведение одной из составляющих) и неоптимизационные.
По масштабу моделируемой системы различают модели макроэкономические (межотраслевой баланс национального хозяйства), отраслевые (модели производства, распределения и потребления продукции отрасли), функциональные (модель поведения потребителей в условиях свободного рынка), модели региональных комплексов.
По длительности рассматриваемого периода времени различают модели краткосрочного (до 1 года), среднесрочного (до 5 лет), долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и регулирования экономики.
Требования к экономико-математическим моделям. 
К экономико-математическим моделям предъявляют следующие требования:
математическая модель объекта управления должна полно (адекватно) описывать основные закономерности его функционирования;
модели должны быть не только эквивалентны реальным проблемам, но и решаться с помощью имеющихся вычислительных средств;
разрабатываемая модель должна быть ориентирована на использование определенных методов (или групп методов), с помощью которых можно найти искомое решение, причем время нахождения управляющих решений должно быть приемлемым;
модели должны быть пригодны для непосредственного использования в процессе управления;
модели должны быть обеспечены соответствующей информацией. 
Как бы хорошо модель ни описывала поведение объекта, если на практике невозможно получить достоверные данные о значениях входящих в нее переменных, использовать ее невозможно. 
Свойства экономико-математических моделей
В отношениях соответствия между системой управления и ее моделью проявляется совокупность свойств модели, которые могут быть простыми и совокупными, элементными и системными:
такие свойства модели, как точность, надежность, агрегированностъ, относятся к простым элементным свойствам;
полнота, ценность, полезность относятся к простым системным свойствам;
из простых свойств могут образовываться совокупные – семантические, синтаксические, прагматические свойства модели.
Этапы экономико-математического моделирования
1) Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ
На данном этапе формулируется сущность проблемы, принимаемые предпосылки и допущения, выделяются черты и свойства моделируемого объекта, изучаются его структура, взаимосвязь элементов.
2) Построение математической модели
Это этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей. Здесь определяется тип экономико-математической модели, изучаются возможности ее применения к конкретной задаче, уточняются перечень переменных и параметров, форма связей. Для сложных объектов обычно строится несколько моделей, каждая из которых характеризует лишь некоторые стороны объекта, а другие учитываются приближенно.
3) Математический анализ модели
Его содержание: с помощью математических приемов исследования выявляются общие свойства модели и ее решений. Важным моментом является доказательство существования решения сформулированной задачи. При исследовании выяс¬няется, единственно ли решение, какие переменные могут входить в решение, каковы тенденции их изменения.
4) Подготовка исходной информации
Это наиболее трудоемкий этап моделирования. Здесь принимаются во внимание не только возможность получения информации требуемого качества, но и затраты на подготовку информационных массивов. При системном экономико-математическом моделировании результаты функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.
5) Численное решение
Данный этап включает разработку алгоритмов численного решения задачи, подготовку программ и непосредственное проведение расчетов. Численное решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а для многих задач является единственно возможным.
6) Анализ численных результатов и их применение
Решается вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, применимости их как в практической деятельности, так и в целях усовершенствования модели. Проверяется адекватность модели по тем свойствам, которые были выбраны в качестве существенных.
Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в тесной взаимосвязи, могут иметь место возвратные связи этапов. 
2 Основные этапы системного подхода
При исследовании любого объекта или явления необходим системный подход, который возможно представить в виде последовательности следующих этапов:
1) Выделение объекта исследования из общей массы явлений, объектов. Определение контура, пределов системы, его основных подсистем, элементов, связей с окружающей средой.
2) Установление цели исследования: определение функции системы, ее структуры, механизмов управления и функционирования.
3) Определение основных критериев, характеризующих целенаправленное действие системы, основные ограничения и условия существования (функционирования).
4) Определение альтернативных вариантов при выборе структур или элементов для достижения заданной цели. По возможности необходимо учесть факторы, влияющие на систему и варианты решения проблемы.
5) Составление модели функционирования системы, с учетом всех существенных факторов. Значимость факторов определяется по их влиянию на определяющие критерии цели.
6) Оптимизация модели функционирования или работы системы. Выбор решений по критерию эффективности при достижении цели.
7) Проектирование оптимальных структур и функциональных действий системы. Определение оптимальной схемы их регулирования и управления.
8) Контроль за работой системы, определение ее надежности и работоспособности.
9) Установление надежной обратной связи по результатам функционирования.
3 Искусственная нервная система
Искусственная нервная система реализует новый вид информационной технологии, основанный на методах искусственного интеллекта и связанный с обучением компьютера на принципах функционирования мозга и нервной системы человека. Представляя собой частичный функциональный аналог биологической системы человеческого мозга, искусственная нервная система обладает такими интеллектуальными способностями, как обобщение, абстракция и даже интуиция.
В 2014 году российские ученые сделали первый шаг в создании искусственного интеллекта, создав искусственную нервную систему на примере червя. Для этого они досконально изучили тело червя, обладающего простейшими нервами. Затем с помощью компьютера построили его виртуальную модель и воссоздали всю структуру его нервной системы.
Сначала ученые построили в виртуальном пространстве тело червя. Все пропорции соблюдены, даже форма и принцип сокращения мышц такие же, как у настоящей нематоды. Но чтобы это тело оживить, нужно было перенести в компьютер всю структуру нервной системы.
"Живая нематода включает такие системы, которые мы не можем пока воспроизводить – это система пищеварения, размножения, деления клеток", – говорит один из ученых группы. По его словам, объем мозга человека – десять в одиннадцатой степени (1011) нейронов. Это настолько много, что сегодня невозможно представить компьютер, который способен вместить весь человеческий мозг, если бы его удалось оцифровать.
 
 
4 Принятие решений в условиях неопределенности
В теории принятия решений сегодня при компьютерном и математическом моделировании для описания неопределенностей чаще всего используют такие математические средства, как:
– вероятностно-статистические методы,
– методы статистики нечисловых данных, в том числе интервальной статистики и интервальной математики, а также методы теории нечеткости,
– методы теории конфликтов (теории игр).
Они применяются в имитационных, эконометрических, экономико-математических моделях, реализованных обычно в виде программных продуктов.
Принятие решений в условиях неопределенности основано на том, что вероятности различных вариантов ситуаций развития событий субъекту, принимающему рисковое решение, неизвестны. В этом случае при выборе альтернативы принимаемого решения субъект руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой – соответствующим критерием выбора из всех альтернатив по составленной им «матрице решений».
Основные критерии, используемые в процессе принятия решений в условиях неопределенности, представлены ниже:
критерий Вальда (критерий «максимина»);
критерий «максимакса»;
критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий»);
критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса»).
 
Некоторые виды неопределенностей связаны с безразличными к организации силами – природными (погодные условия) или общественными (смена правительства). Если явление достаточно часто повторяется, то его естественно описывать в вероятностных терминах. Так, прогноз урожайности зерновых вполне естественно вести в вероятностных терминах. Если событие единично, то вероятностное описание вызывает внутренний протест, поскольку частотная интерпретация вероятности невозможна. Так, для описания неопределенности, связанной с исходами выборов или со сменой правительства, лучше использовать методы теории нечеткости, в частности, интервальной математики (интервал – удобный частный случай описания нечеткого множества). Наконец, если неопределенность связана с активными действиями соперников или партнеров, целесообразно применять методы анализа конфликтных ситуаций, т.е. методы теории игр, прежде всего антагонистических игр, но иногда полезны и более новые методы кооперативных игр, нацеленных на получение устойчивого компромисса.
 
1. Шелухин, О.И. Моделирование информационных систем : учеб. пособие / О.И. Шелухин. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Горячая линия – Телеком, 2012.
2. Орлов, А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. – М.: Издательство "Март", 2004.
3. Коцюба И.Ю., Чунаев А.В., Шиков А.Н. Основы проектирования информационных систем. Учебное пособие. – СПб: Университет ИТМО, 2015. – 206 с.
4. Щеклеин В.С. Моделирование информационных систем: конспект лекций / В.С.ЩЕКЛЕИН. – Ульяновск: УлГТУ, 2002. 
5. Информационные системы: учеб. пособие / Е.В. Бурцева, И.П. Рак, А.В. Селезнев, А.В. Терехов, В.Н. Чернышов. – Там-бов: Изд-воТамб. гос. техн. ун-та, 2009. – 128 с.


Похожие работы:

Воспользоваться поиском



Скачать работу: Моделирование (проектирование) в информационных системах, 2017 г.

Перейти в список рефератов, курсовых, контрольных и дипломов по
         дисциплине Разное