автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Оценка эффективности систем управления организационно-техническими объектами с учетом их информационной сложности

На правах рукописи

КУШВИД Руслан Владимирович

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ С УЧЕТОМ ИХ ИНФОРМАЦИОННОЙ СЛОЖНОСТИ

псдиальносгь 05 13 06 «Автоматизация а управление технолг>гичесгоши процессами и производствами (технические системы)\>

Авторефераг диссертация на соискание ученой сгепечи кандидата технических на*к

ООЗ158В8Э

С анкт-Петербург 2007

003158589

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Фомин Владимир Владимирович

Официальные оппоненты

доктор физико-математических наук, профессор Пшеницын Владимир Ильич

доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Дюк Вячеслав Анатольевич

Ведущее предприятие

ОАО «Холдинговая компания «Ленинец»

Защита состоится « 24 » мая 2007 года в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 223 009 03 при Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций по адресу 198035, Санкт-Петербург, ул Двинская, дом 5/7

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций

Автореферат разослан « 19 » апреля 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

I ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Возрастающие требования к объемам обрабатываемой информации, к структуре и качеству информационного фонда, к адекватности представления предметной области в рамках автоматизированных систем управления (АСУ) на транспорте, 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 транспортных коммуникаций, увеличение потоков грузов, как по территории России, так и на уровне международных перевозок приводит к необходимости развития таких АСУ, которые бы могли гибко и эффективно перенастраиваться и адаптироваться на активно изменяющиеся сетевые структуры технических характеристик транспорта, параметров груза, пути следования, логистические проблемы снабжения топливом и др Современные информационные системы, как правило, строятся на концепции реляционных моделей данных, которые имеют ряд существенных ограничений по представлению иерархических, сетевых структур предметной области Сложившаяся ситуация делает актуальным совершенствование методов анализа и синтеза систем и организационно-технических объектов (транспортные комплексы, транспортные узлы, транспортные средства) Исследования и оптимизация модульных структур систем сбора и обработки данных с учетом возрастающей информационной сложности организационных и технических объектов управления являются актуальными как для транспорта в целом, так и организации управляющих комплексов

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 новых технологий, основанных на парадигме сложных систем, обеспечивающих 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 их эффективность, в том числе надежность, удобство восприятия и простоту модификации разрабатываемой АСУ

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

Цели и задачи исследования. Повышение эффективности процессов принятия решений о качестве автоматизированных информационных систем управления организационно-техническими объектами 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 (открытых, адаптивных) систем представления АИС в виде моделей уровня логического проектирования, с формой представления ограниченной по структуре, но унифицированной по содержанию для хранения и анализа иерархических 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 структурные, лингвистические, 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 системы управления транспортной топливно-заправочной структурой как организационно-техническим объектом управления

2 Предложен и обоснован метод информационно-энтропийной оценки действий оператора при реализации технологических процессов управления с учетом сложности диалоговых процедур

3 Разработана методика оценки качества процессов управления на основе семантической сложности алгоритмов функционирования организационно-технических объектов

4 Представлено формализованное описание унифицированных алгоритмов преобразования иерархическими, 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 автоматизацию управления транспортной системой

Практическая ценность. В итоге практического применения материалов диссертационной работы удалось

• повысить производительность разработчиков АСУ 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,

• разработать адаптивные программные модули (библиотеки) для разработки иерархических АИС,

• практически применить аппарат вариабельных систем для разработки АСУ международной транспортной компанией и ряда других проектов

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 баз данных и алгоритмов их обработки

2 Показатели качества анализа визуальных структур (алгоритмов, спецификаций, интерфейсов, способов организации доступа к данным и пр ), основанные на экспериментально полученных мерах семантики и синтаксиса по классу формальных знаковых систем управления

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

4 Автоматизированная информационная система логистического управления международной транспортной, топливно-заправочной компанией, построенная в виде адаптивной, открытой системы, настраиваемой на производственные изменения иерархий сбора и обработки данных

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались автором на X Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (28 06 -10 07 2006) г Санкт-Петербург, X Санкт-Петебургской международной конференции «Региональная Информатика — 2006» (24 10 -26 10 2006) г Санкт-Петербург, на 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

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 анализе сложных электротехнических спецификаций

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

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

II СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе выполнен проблемный анализ процесса разработки автоматизированных информационных систем, как сложной программно-технической системы В том числе рассмотрены вопросы информационной специфики АИС в отличие от АСУ, алгоритмического описания, 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, проблемы эффективности проектирования информационных систем

С точки зрения логического проектирования, будем рассматривать (представлять) АИС как множество реализационных алгоритмов и декларативного представления моделей данных на базе формальных языков (по Хомскому) и задавать их в форме семиотического представления, учитывающую синтаксис, семантику и прагматику

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

• процессов управления АИС, совершенствования методов разработки многоуровневой адаптации человека и машины в автоматизированных системах, эргономических принципов отображения информации человеку-оператору,

• определения «информационной модели» и ее места в логическом проектировании АИС, многофакторного влияния на ее составляющие техническое, программное обеспечение, человеческий фактор,

• методологий структурного и объектно-ориентированного программирования и их интеграции в определение «информационной модели»,

• специфики человеческого фактора, как активной составляющей АИС достижения эргономики, стандартизации и пр , влияние человеческого фактора на эффективность процесса разработки и эксплуатации АИС

Человеческий фактор будем рассматривать в разрезе датологической модели иерархического представления проектных данных по уровням абстракций Датологическая модель в логическом проектировании относится к организации процесса распознавания Имеется некоторая система в, состоящая из элементов и их взаимодействия Производится их классификация на элементы-объекты V и элементы-отношения Ы. На основании выделенных объектов и отношений классифицируются модели представления М((У,К),г,)=М(А,Х,) на множестве языковых средств Опре-

деляются параметры изучаемых объектов и отношений через сопоставление их со словарями имен характеристик определенных классов К={к1,...,Ц} (множество базовых классов), в результате чего делается заключение о принадлежности элементов аг к одному из них ек, , А={а1,..,а8,..,ат}, АсК По ходу моделирования определяются значения характеристик элементов В Таким образом, имеем процесс распознавания по классу систем 8(У,11,А) и классу объектов 8(У,Ы,А,В)

Во второй глава проанализирован и обобщен аппарат семиотических систем, как аппарат описания АИС Предложена формальная структура семиотического представления, в том числе интегральный подход к описанию синтаксиса, семантики и прагматики разноаспектных структур АИС, единство представления элементов и отношений в виде упорядоченных иерархий, представлена логическая модель компьютерного хранения и обработки вариабельных структур в виде бинарных графов, заданных «списком ребер», описана формальная модель представления вариабельных АИС в виде графово-иерархичесих моделей

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 про-

цесса разработки представляет собой некую пирамиду моделей представления - пирамиду знаний Логическую структуру систему Б представим в виде семиотической модели

8=8(К0,Кс,К8), (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)

- «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» (К0,Кс5К8) 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=орйт|КрИтерИИ(Ко,КС5К8) (2)

В логическом представлении, система 8 - упорядоченные пары 8,=(Е,11), где Е есть множество соответствующих элементов, а Ы — 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,Щ при этом Ес=А, ИсА, ЕпЫ=0 Имея класс элементов КЕ.={е]...ех} и класс отношений Кк={г1...гу} задается конструкция системы Ь в виде множества отношений Ь={р,: р.еКр, гтРеп}, где КР - класс «свойств» (взаимосвязей) или структура системы

Расширением определения системы в является концепция класса вариабельных систем Такая классификация систем позволяет описывать различные модельные уровни - уровни знания относительно рассматриваемых феноменов Каждый класс (экстенсионал моделирования) систем К8, заданный определенным уровнем знания (видом модели) и конкретными методо-

логическими отличиями, подразделяется дальше на еще меньшие классы Каждый из этих классов состоит из систем, эквивалентных с точки зрения конкретных, практических, существенных сторон выделенных в них отношений (изоморфизм моделей) Описание АИС зададим в виде триады

S=S(KE,KR,Kp), (3)

где КЕ - типы элементов, KR - типы отношений, КР - типы взаимосвязей

Следует указать на то, что концептуальное представление в общем случае накладывает принципиальные ограничения на границы изменяемости (вариабельности) внутреннего представления

Критерии качества, базирующиеся на идеях нормализации применительно к задачам разработки реляционных моделей баз данных, естественно распространить на проектирование СУБД, соответствующих нереляционным моделям данных Теория нормализации реляционных моделей конструктивно ограничивает иерархическое представление данных Иерархичность модели данных проводится исходя из «жестко» заданных (см формулу 3) типов классов КР и типов отношений KR присущих реляционным моделям (вариабельность определяется только изменением элементов KE=var- открытое множество) Как только мы снимем условия ограничения на множество типов классов, мы попадем в класс систем, которые противоречат концепции целостности данных реляционных моделей В этом случае необходимо определение отдельного класса моделей

Вариабельная АИС — АИС, конструктивные элементы которой могут меняться в пределах типовых ограничений, при этом допускается варьирование множеством классов подсистем при постоянстве заданных типах отношений

Целевую задачу логического проектирования переопределим по классу вариабельных систем

S = optiniq^ kr (Ко, Kc,Ks) ; Кр = var, Ке = var, Kr = const, (4)

где KR - множество типов отношений, Ке - множество типов элементов, КР - множество типов классов Рассмотрим идею информационной оптимальности с точки зрения вариабельных систем

Минимальной структурной единицей описания древовидных структур определим триаду

a,Rb„ а,еА, Ь,еВ, i=l..n (5)

где R - бинарное отношение, которое строиться как множество (или «соответствие») структурированных элементов (бинарных векторов) R={(abbi),(ai,b2),. •. (a„,bn)}

В идеях информационной оптимальности вариабельных структур выбор сделан в пользу показателей древовидных алгоритмов (из класса сбалансированных AVL, СТ, В, В+, R, RB деревьев) критериев компактности дерева данных - показывает на сколько (во сколько раз) сокращаются затраты компьютерной памяти при описании семантики данных системы за счет иерархического структурирования этого описания, критериев быстродействия поиска данных - данная характеристика показывает выигрыш от иерархического структурирования при поиске объекта

В третьей главе предложена методика описания АИС, позволяющая проводить описание проектных решений в рамках семиотических моделей представления аддитивных используемым спецификациям (языкам описания), производить оценку проектных решений на основе спецификаций производительности с учетом человеческого восприятия информации

Проведена классификация топологических мер сложности (Холстед, Чепен, Майерс, Джилба и др ) на две группы сложность проектирования и сложность функционирования Исследованы методы оценки качества интерфейса управления АИС Важной прерогативой этих методов является то, что они позволяют раскрыть и формально зафиксировать аспекты взаимодействия человека с машиной

Для учета человеческого фактора предложено использовать меру информации («сложности восприятия») на множестве символьных конструкций (для равновероятных событий) для оценки и расчета качества представления информации по управлению (интерфейс, алгоритм, спецификация) в сложных системах

H=logL(n), (6)

где п - количество элементов (символов) языка управления,

L - критерий оценки параллельности восприятия человеком информации (показатель уточняющий метрики сложности ориентированные на оценку информационной энтропии) Проведенные в работе с использованием программы обработки на С++ и Internet статистические исследования множества разноязычных текстов

(русский, английский, немецкий, французский) позволяют оценить характеристики человека как канала связи (восприятия) с присущими ему пропускным показателем со среднестатистическим значением L=8 - количество параллельного восприятия человеком отдельных символов Экспериментальный результат подтверждает вывод теории информодинамики о дискретности восприятия человеком с «мерой восприятия» L=23=8.

Коэффициенты сложности (семантические, ментальные) Основываясь на изложенном материале, процесс управления с позиции теории объективирования будем рассматривать на основе двух составляющих

1 Процесс обучения (education), настройки на символы управления В человеческом мозгу формируется множество А ментальных символов на основе новых визуальных образов и (или) нового семантического наполнения уже существующих, в зависимости от внешних условий (ограничений) и состава определяющих поведенческих задач Формируется синтаксическое пространство В языка активного восприятия, воздействия, управления В этом случае количество сравнительных операций внутри множества А равняется

ke=Iog2|A|, (7)

где ке - коэффициент обучения, |А| - мощность множества А

Основанием логарифма выступает 2, так как необходимо классифицировать (сравнить попарно) каждый элемент множества А друг с другом

2 Процесс манипуляции (manipulation), действия, восприятия Манипулируя ментальными образами В, человек формирует команды (на основе синтаксиса выработанного языка) и осуществляет целенаправленное воздействие на систему или анализ системы (управление) Процесс действия или восприятия характеризуем коэффициентом манипуляции km

km= logL|A|=log8|A| (8)

Основываясь на двух введенных коэффициентах, введем понятие информационной меры сложности коэффициент сложности управления (control) Кс - количество ментальных операций необходимых человеку для работы с системой управления, чтобы задействовать максимум операций за минимум времени

Ке =ke+km=log2|A|+log8|A|=log2|A|+l/3-log2|A|=4/3-log2|A| (9)

Если мы хотим рассчитать производительность интерфейса (подобно закону Хика), то можно воспользоваться формулой

Время (мс) = с к^2|А| + а 1<^8|А|, (10)

где с и с1 — физические характеристики человека с - время затрачиваемое на ментальное сравнение одного символа, с! - время затрачиваемое на ментальное сравнение восьми символов

По существу, можно предположить, что величины с и <1 совпадают (1=с=(1), так как являются показателями одной и той же производительности мозга («количество времени, затрачиваемое мозгом на обработку информации за один «такт») и тогда формула 11 примет вид

Время (мс) = 14/3 1о§2|А| (11)

На основании введенных характеристик, мы можем проводить оценку сложности и программного обеспечения Для этого необходимо рассматривать программу как управляющую систему Тогда можно говорить о метрике ментальной структурной сложности «алгоритмических» программ М5

М8=Ьо§2(М1+Р) + Ьо§8№), (12)

где N1 - количество переменных, N2 - количество операций всего, Р - количество подпрограмм

Аналогично, манипулируя понятием обучение и управление, можно осуществить расчет объектно-ориентированных и потоковых программ

В четвертой главе разработана автоматизированная информационно-поисковая система «международная транспортная, топливно-заправочная компания» («АРИС») с применением технологии вариабельного моделирования Показана практическая применимость методики разработки АИС со сложной иерархической структурой с использованием предложенной информационной модели, позволяющая с определенной степенью формализации производить описание, фиксировать структуру исходных данных, анализ полноты и непротиворечивости информационного фонда Продемонстрирована действенность математического аппарата вариабельных АИС на основе анализа иерархических структур типизированных по отношениям Представлена эргономическая составляющая вариабельной АИС - вид, форма представления и др получаемых моделей программных систем, которая вводит единообразие форм представления данных Разработаны алго-

ритмы поиска, редактирования, анализа древовидных структур - логической основы вариабельных АИС

В управлении транспортной компанией АРИС были выделены иерархические отношения и их взаимосвязи, в том числе «Иерархия фирм + отношения фирма-машина-карта», «Иерархия поставщиков + отношения поставщик - услуга - станция обслуживания», «Иерархия территорий + отношения территория-станция обслуживания», «Иерархия дилеров + отношение дилер-станция обслуживания», «Иерархия услуг» и пр

В основу логической модели данных положим бинарное отношение II, которое будем строить как суперпозицию двух отношений - иерархического I и терминального I', связанных отношением Р (рис 1)

Иерархическое отношение И строится на основе манипуляции данными в составе двух видов отношений

1 I - отношение иерархической упорядоченности - подчиненности Отношение I задается на множестве элементов К={к1,...,к„} как бинарное отношение между элементами множества К: 1сКхК, при этом имеем конструктивные элементы К - картотека элементов - множество «уникальных» данных, М - множество элементов иерархии МсК, Множество элементов Т1, образующие концы транзитивных цепочек на множестве I, является множеством терминальных элементов

2 Р - отношение «связи» Р - бинарное отношение, которое задается как РсТгхТк, где Тк - элементы отношения I' * I При этом отношение I' может строиться как иерархическое отношение с простыми терминалами

-Л

ы

Рис 1 Логическая структура иерархического отношения И

(один домен), а может как иерархическое отношения со сложными терминалами (реляционно-табличное представление с неограниченным количеством доменов). В первом случае Тк, строится как множество всех нетерминальных элементов; во втором случае один из доменов и будет являться Тк.

На рисунке 2 представлена унифицированная панель управления иерархическими структурами. Центральным меню выступает форма по управлению иерархическими структурами I. Основные элементы управления сконцентрированы на двух панелях 1 и 2. Закладка «Связанные отношения» служит для выбора отношения Р и передачи управления отношению Г.

\J Иерархия отношений между территориями хозяйствования • Текущая версия

Просмотр

Редактирование

Г V Дата 1с*мань^ня Территория. вслючающая в свои состав Территория, входящая в состав к

t D4.07.2005 Россия Северо-Западный регион России

04 07 2005 Северо-Западный ретиои России Архангельская оСл

— 31.05.2005 Россия Брянская обп

31 05 2005 Россия владимирская обл

31.05 2005 Россия Вологодская обл

- 14 06 2005 Россия Московская обл

- 04 07.2005 Северо-Западный регион России Ленинградская обл. т

1 .................1....." *г

I < mi & ® & ¿4 si -i р= - Щ, & & Eli'

ci^rn A^ dh A Д - • ;

P Копировзть^вставить папиеи у:(;п:ч связей и терииналь

' копировзть^вставить записи счетом ( Версия - "вкущая версия

терции альньк отношении

L

Связанные отнишения

Фильтр на ссвэанс

Связанные отношения | отношения территория юзяйствованин -1--| Изменить по выделенным младшем элементам иер

1эсть фильтрации г только по терминалам для еыЕранных злемемтов

по всем младшим элементам для еыйранньк элементов Г~ непосредственно учитывать в фильтре выбранные элеиенты

Рис. 2. Унифицированная панель управления R структурами.

Алгоритмы обработки строятся на основе алгоритма по передачи управления, как надстройки над алгоритмами SQL языка (язык манипуляции реляционными моделями данных).

15

К основным операциям обработки иерархических структур относятся

ШИ № 0

S) - выделить поддерево, Иж - выделить терминалы, РА -выделить корни, Hi анализ состояния иерархии отношений, - редактор отношений

Все алгоритмы разработаны как языковое управление «по передачи управления» над языковыми конструкциями «предикатного управления» (SQL- конструкций)

III ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты

1 Разработана формальная модель представления предметной области в рамках логистического управления международной транспортной, топ-ливно-залравочной компанией Модель основана на методах графово-иерархического, древовидного представление структур данных и алгоритмов с использованием обобщающего инструментария семиотического моделирования

2 Сформулированы пути повышения адаптивности АСУ к изменяющимся внешним условиям функционирования, в том числе автоматических заправочных станций и вспомогательных технических средств, путей и транспортных средств доставки грузов, обслуживания в пути, оплаты услуг и др

3 Разработан комплекс параметров оценки производительности автоматизированных систем управления система мер, показателей и их коэффициентов

4 На основе анализа статистических и аналитических исследований человеческого фактора сформулированы оценки информационной сложности иерархических, сетевых объектов и систем управления

5 Определены информационные закономерности и характеристики формирования устойчивых структур управления, в том числе иерархичность управляющих операций, параллельность восприятия «символов», глубины абстрагирования и пр

6 Разработана методика оценки качества логических структур автоматизированных информационных систем, на основу использования расширяемых открытых логических моделей триадного представления информа-

ционного фонда и алгоритмической оценки сбалансированных деревьев по критериям компактности и быстродействия

7 Предложена методика обобщения проектных решений, включающая в процесс разработки сложных систем такие типы конструктивных элементов, которые позволяют манипулировать разноаспектными категориями построения автоматизированных информационных систем

8 Разработана интегрированная схема проектирования автоматизированных информационных систем по классу вариабельных систем (развитые символьно-иерархические информационные фонды)

IV ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикаций по теме диссертации восемь, из них

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 148-151 (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 45-46 (0,24 п л )

Научные публикации, не относящиеся к перечню рекомендованному ВАК:

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

4 Кушвид Р В НиМАЫ\УАКЕ 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 167-168

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 51-59

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 146-152

Печатается в авторской редакции

Лицензия № 000283 от 19 10 98 Формат 60x84 1/16 Уел -печ л 1,04 Уч-издл 1,26 Заказ №99

Отпечатано в типографии Ф ГОУ ВПО СПГУВК 198035, Санкт-Петербург, Межевой канал, 2

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Проблемы и специфика логического проектирования автоматизированных информационных систем.

1.1. Особенности, основные проблемы и задачи логического проектирования АИС.

1.2. Семиотическое определение алгоритма как процедуры обработки данных АИС.

1.3. Системы управления базами данных как интегральная составляющая АИС.

1.4. Эргономика и когнитология в логическом аспекте разработки АИС.

1.5. Постановка задачи исследования.

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 проектирование; о оптимизировать управляющие эффекты через анализ интерфейсов управления и использования унифицированных модулей представления и обработки данных; о разработать адаптивные программные модули (библиотеки) для разработки иерархических АИС; о 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-Петербург; X Санкт-Петебургской международной конференции «Региональная Информатика - 2006». (24.Ю.-г26.10.2006) г. Санкт-Петербург; на 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 программ; важнейшим 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-„ а\ - свойство и множество его проявлений; В], 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 элементов; Кд - типы отношений; КР - 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.

1. Агафонов В.Н. Спецификация программ: понятийные средства и их спецификация. Новосибирск: Наука, сибирское отделение, 1990. 224 с.

2. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2004. 424 с.

3. Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

4. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. Пер. с англ. /Под ред. В.И. Будзко. М.:Финансы и статистика, 1983. 317 с.

5. Ахо A.B., Хопкрофт Д., Ульман Д.Д. Структуры данных и алгоритмы. М. «Вильяме», 2003. 384 с.

6. Балашов Е.П., Пузанков Д.Р. Проектирование информационно-управляющих систем. М.: Радио и связь, 1987. 255 с.

7. Балыбердин В.А. Оценка и оптимизация характеристик систем обработки данных. М.:Радио и связь, 1987. 177 с.

8. Бар Р. Язык Ада в проектировании систем. Пер. с англ. /Под ред. Е.К. Масловского.М.: Мир, 1988. 320 с.

9. Богданов Д.В., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Стандартизация процессов обеспечения качества программного обеспечения. Апатиты, КФПетрГУ, 1997. 161 с.

10. Боэм Б.У. Инженерное проектирование программного обеспечения. Пер. с англ. /Под ред. A.A. Красилова. М.: Радио и связь, 1985. 512 с.

11. Брой М. Информатика В 4-х ч. 4.2: Вычислительные структуры и машинно-ориентированное программирование. Пер. с немецкого. М.: Диалог-МИФИ, 1996. 224 с.

12. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. Пер. с англ. Маккавеева. СПб.: Символ-Плюс, 2006. 304 с.

13. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. /Пер. с англ. М.: Издательство Бином, СПб: Невский диалект, 1998. 560 с.

14. Быков В.П. Методическое обеспечение САПР в машиностроении. Л.: Машиностроение. Ленингр.отд-ние, 1989. 255 с.

15. Введение в эргономику /Под ред. В.П. Зинченко. М.: Сов. радио, 1974. 352 с.

16. Варжапетян А.Г., Глущенко В.В. Системы управления. М.: Вузовская книга, 2000. 328 с.

17. Вальковский В.А., Котов В.Е., Марчук А.Г., Миренков H.H. Элементы параллельного программирования. М.: Радио и связь, 1983. - 240 с.

18. Вейнеров О.М., Самохвалов Э.Н. Разработка САПР. В 10 кн. Кн. 4. Проектирование баз данных САПР /Под ред. A.B. Петрова. М.: Высшая школа, 1990. 144 с.

19. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика. М.: Машиностроение, 1990. 448 с.

20. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. Пер с анг. СПб.: Изд-во «Невский диалект», 2001. 352 с.

21. Гантер Р. Методы управления проектированием программного обеспечения. Пер. с англ. /Под ред. Е.К. Масловского. М: Мир, 1989. 160 с.

22. Гасел Д. Ван. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытания программ. Пер. с англ Масловского Е.К., Прониной В.А. /Под ред. Э.А. Трахтенгерца. М.: Мир, 1985. 332 с.

23. Гибкое автоматическое производство /Под ред. Майорова С.А. и Орловского Г.В. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1983. 376 с.

24. Голинкевич Т.А. Прикладная теория надежности. М.: Высшая школа, 1985. 168 с.

25. Голяс Ю.Е., Бобряков A.B., Гаврилов А.И. Системы ввода иобработки изображений в ПЭВМ: Проектирование технических средств / Под ред. Голяс Ю.Е. М.: Машиностроение, 1993. 219 с.

26. Грис Д. Наука программирования. Пер. с англ. /Под ред. А.П. Ершова. М.: Мир, 1984.416 с.

27. Давиденко К.Я. Технология программирования АСУ ТП. М.: Энергоатомиздат, 1986. 183 с.

28. Дейкстра Э. Дисциплина программирования. Пер. с англ. /Под ред. Э.З. Любимского. М.: Мир, 1978. 278 с.

29. Демарко Т., Листер Т. Человеческий фактор: успешные проекты и команды. Пер. с англ. М. Зислиса. СПб.: Символ-Плюс, 2005. -256 с.

30. Деметрович Я., Кнут Е., Радо П. Автоматизированные методы спецификации. Пер. с англ. Л.В. Шабанова /Под. ред. Ю.Г. Дадаева. М.:Мир, 1989. 115 с.

31. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. М. «Вильяме», 2005, 1328 с.

32. Джонс Дж. Методы проектирования. Пер. с англ. Г.П. Бурмистровой, И.В. Фриденберга /Под ред. В.Ф. Венды, В.М. Мунипова. М.: Мир, 1986. 326 с.

33. Дюк В., Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер, 2003. 528 с.

34. Зиглер К. Методы проектирования программных систем. Пер. с англ. /Под ред. Я.А. Хетагурова. М: Мир, 1985. 328 с.

35. Ингман У., Фридман Л. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами данных, пер. с англ. С.Е. Писарева /Под ред. О.М. Вейнерова. М.: Финансы и статистика, 1986. 280 с.

36. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. Пер. с англ. В.В. Фролова и Л.А. Теплицкого /Под ред. А.Н. Королева. М.: Мир, 1979.415 с.

37. Калянов Т.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация иприменение). М.: Изд-во "Лори", 1996. 242 с.

38. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

39. Кнут Д.Б. Искусство программирования на ЭВМ, т. 1-3., М. Бином, 1990.

40. Коллинз Г., Блэй Д. Структурные методы разработки систем: от стратегического планирования до тестирования. Пер. с англ. A.A. Александрова, В.Г. Лукичева. М.: Финансы и статистика, 1986, 264 с.

41. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ. М.: «Вильяме». 2005. 1296 с.

42. Коршунов А. М., Мантатов В. В. Теория отражения и эвристическая роль знаков. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1974. 215 с.

43. Косарев Ю.А. Естественная форма диалога с ЭВМ. Л.: Машиностроение, 1989. 143 с.

44. Криницкий H.A., Миронов Г.А., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы /Под ред. A.A. Дородницина. М.: Наука, 1982.384 с.

45. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. М.: Энергия, 1980. 344 с.

46. Лачинов В.М., Поляков А.О. Информодинамика или путь к миру открытых систем. СПб.: Издательство СПбГТУ, 1999. (www.polyakov.com/informodynamics/)

47. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. М.: Финансы и стат., 1983. 264 с.

48. Липаев В.В. Проектирование программных средств. М.: Высшая школа, 1990. 303 с.

49. Лисков Б., Гатэг Дж. Использование абстракций и спецификаций при разработке программ. Пер. с англ. С.А. Жигалкина, С.А. Усова, Д.Б. Шехватова. М.: Мир, 1989. 424 с.

50. Макконелл С. Профессиональная разработка программного обеспечения. Пер. с англ. В. Агапова. СПб.: Символ-Плюс, 2006. 240 с.

51. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. Пер. с англ. Ю.Ю. Галимова под ред. В.Ш. Кауфмана. М.: Мир, 1980. 360 с.

52. Майерс Г. Архитектура современных ЭВМ: В 2-х книгах. Пер. с англ. В.К. Потоцкого. М.: Мир, 1985. Кн.1 364 е., Кн.2 - 309 с.

53. Макаров И.М. Системные принципы создания гибких автоматизированных производств. М.: Высшая школа, 1986. 175 с.

54. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных / Отв. ред. A.A. Воронов. М.: Наука, 1989. 165 с.

55. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ. М.: Высшая школа, 1987. 304 с.

56. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. Пер. с англ. /Под. ред. A.A. Стогния и A.JI. Щерса. М.: Мир, 1980. 662 с.

57. Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. Пер. с англ. С.М. Кругловой /Под ред. В.М. Савинкова. М.: Финансы и статистика, 1984. 196 с.

58. Мельников Г.П. Системология и языковые аспекты кибернетики. М.: Сов. Радио, 1978.368 с.

59. Мейер Б., Бодуэн К. Методы программирования: В 2-х томах. Пер. с франц. Ю.А. Первина /Под ред. А.П. Ершова. М.: Мир, 1982, Т.1 356 с. Т.2 - 368 с.

60. Миловзоров В.П. Элементы информационных систем: Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1989. 440 с.

61. Минаев В.В. и др. Технология проектирования компонентов программ АСУ /Под ред. Ю.В. Асафьева, В.В. Липаева. М.: Радио и связь, 1983.264 с.

62. Михалевич B.C., Волкович B.JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.

63. Мобильность программного обеспечения. Пер. с англ./ Под ред. Д.Б. Подшивалова. М.: Мир, 1980. 336 с.

64. Мячев A.A. Интерфейсы средств вычислительной техники: Энциклопедический справочник. М.: Радио и связь, 1993. 351 с.

65. Нечипоренко В.И. Структурный анализ и методы построения надежных систем. М.: Сов. радио, 1968. 255 с.

66. Олле Т.В. Предложения КОДАСИЛ по управлению базами данных. Пер. с англ. В.И. Филлипова и С.М. Круговой. М.: Финансы и статистика, 1981. 286 с.

67. Пальчун Б.П., Юсупов P.M. Оценка надежности программного обеспечения /РАН, СПб-ский институт информатики и автоматизации. СПб.: Наука, 1994. 84 с.

68. Панов E.H. Знаки, символы, языки. М.: Знание, 1980. 191 с.

69. Петренко А.И. Основы автоматизации проектирования. Киев: Техника, 1982. 295 с.

70. Петренко В.Ф. Психосемантика сознания. М.: МГУ, 1988. 207 с.

71. Половко A.M., Гиндин С.И., Новоселов А.И. Надежность программного обеспечения специализированных цифровых вычислительных комплексов. JL: ЦНИИ "Румб", 1988. 80 с.

72. Полонников Р.И. Основные концепции общей теории информации. СПб.: Наука, 2006. 204 с.

73. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. М.: Ридаио и связь, 1989. 184 с.

74. Пятницын Б.Н. "Об активации модельного познания". В книге "Творческая природа научного познания"./Под ред. Д.П. Горского. М.: Наука, 1984.-288 е., с. 121-150

75. Раскин Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. Пер. с англ. Ю. Асотова. СПб.: Символ-Плюс, 2003 г., 272 с.

76. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. Сборник научно-популярных статей. Пер с англ. /Под ред. B.JI. Стефанюка. М.:Мир, 1987. 247 с.

77. Решетников В.Н., Сотников А.Н. Информатика что это ? М.: Радио и связь, 1989. 112 с.

78. Роланд Ф. Основные концепции баз данных. М. «Вильяме», 2002. 256 с.

79. Рубахин В. Ф. Психологические основы обработки первичной информации. JL: Наука, 1974г. 296 с.

80. Соколов Е. Н., Вайткявичюс Г. Г. Нейроинтеллект. От нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, 1989. 236 с.

81. Селезнев М.А. Информационно-вычислительные системы и их эффективность. М.: Радио и связь, 1986. 104 с.

82. Сергеев Б.Ф. Парадоксы мозга. JL: Лениздат, 1985. 207 с.

83. Системная информатика /Под ред. В.Е. Котова. Новосибирск: Наука, 1991.293 с.

84. Столяров Ю.Н. Сущность информации. М.: ГПНТБ, 2000.120 с.

85. Творческая природа научного познания./Под ред. Д.П. Горского. М.: Наука, 1984.288 с.

86. Турский В. Методология программирования. М.: Мир, 1981. 263 с.

87. Ульман Дж. Основы системы баз данных. Пер. с англ. М.Р. Когаловского, В.В. Когутовского /Под ред. М.Р. Когаловского. М.: Финансы и статистика, 1983. 334 с.

88. Фараонов В.В. Практика Windows-программирования. М.: Информпечать, 1996. 247 с.

89. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем. Пер. с англ. А.И. Горлина и др. /Под ред. В.В. Мартынюка. М.:Мир, 1981.576 с.

90. Фокс Дж. Программное обеспечение и его разработка. Пер. с англ. /Под ред. Д.Б. Подшивалова. М.: Мир, 1985. 286 с.

91. Фомин В.В. Автоматизация логического моделирования программного обеспечения с применением формального аппарата семиотических систем. СПб.: Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 2000.250 с.

92. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. Пер. с англ. Е.А. Евсюковой, JI.B. Осиповой. М.: Мир, 1984. 292 с.

93. Хетагуров Я.А., Древе Ю.Г. Проектирование информационно-вычислительных комплексов. М.:Высшая школа,1987. 280 с.

94. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. Пер. с англ. A.A. Бульонковой /Под ред. А.П. Ершова. М.: Мир, 1989. 264 с.

95. Чен Ш.К. Принципы проектирования систем визуальной информации, пер. с англ. A.C. Попова и др. /Под ред. В.В. Яшина. М.: Мир, 1994. 409 с.

96. Червенчук И.В. Оценка эффективности описания показателей с использованием иерархий. Системный анализ в проектировании и управлении: труды X Межд. Науч.-практ. Конф. Ч. 2. СПб.: Изд-во

97. Политехи. Ун-та. 2006. стр. 242- 250.

98. Четвериков В.Н., Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н. Базы и банки данных '.учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1987. 248 с.

99. Шлезингер М. И. Математические средства обработки изображений. Киев: Наук. Думка, 1989г. 200 с.

100. Шоу А. Логическое проектирование операционных систем. Пер. с англ. В.В. Макарова, В.Д. Никитина /Под ред. Г.Н. Соловьева. М.:Мир, 1981.360 с.

101. Ю1.Шураков В.В. Надежность программного обеспечения систем обработки данных. М.: Статистика, 1981. 215 с.

102. Фаулер М. Рефакторинг: улучшение существующего кода. Пер с англ. С. Маккавеева. СПб.: Символ-Плюс, 2003. -432 с.

103. Якубайтис Э.А. Архитектура вычислительных сетей. М.: Статистика, 1980. 279 с.

104. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка. М.: Мир, 1985. 400 с.

105. Chacravarthy U.S., Grant J., Minker J. Semantic Query Optimization: Additional Constraints // Proc. 1st Int. Conf. Expert Database Syst., Charleston, S.C., Apr. 1986. New York, 1986.- p. 259-270

106. John, Bonie E. "Why GOMS?" Interaction, okt. 1995. Interactions.- p. 8089

107. Fang M.T., Lee R.C.T., Chang C.C. The Idea of De-Clustering and Its Applications // Proc. 12th Int. Conf. Very Large Data Bases, Kyoto, Japan, Aug. 25-28, 1986. Los Altos, Calif., 1986.- p. 181-188.

108. Lawer P. On the abstract specifications and formal analisis on synchronization properties of concurrent systems.-Lec.Notes in Comp.Scin., 75, 1975, p. 1-32.