Journal influence
Bookmark
Next issue
Semantical-mathematical language of the description of structure Of intellectual system on the basis of fuzzy logic
The article was published in issue no. № 3, 2011Abstract:As a result of universal information many functions of management are transferred under the control of the difficult information systems using biological and computer technologies of processing of the information. For the given systems typically presence of technological sites with the automatic, automated and intellectual management. In article the variant of representation of information system as a full covering final numbers of crossed simple sets is offered.
Аннотация:В результате повсеместной информатизации многие функции управления передаются под контроль сложноорганизованных информационных систем, использующих биологические и компьютерные технологии обработки информации. Для данных систем характерно наличие технологических участков с автоматическим, автоматизированным и интеллектуальным управлением. В статье предложен вариант представления информационной системы в виде полного покрытия конечным числом пересекающихся простых множеств.
Authors: Antonov V.V. (antonov.v@bashkortostan.ru) - Ufa State Aviation Technical University, Faculty of IRT (Professor), Ufa, Russia, Ph.D, Kulikov G. (gennadyg_98@Yahoo.com) - Ufa State Aviation Technical University (Professor), Ufa, Russia, Ph.D | |
Keywords: fuzzy logic, formal algorithm, business-process, semantic model, subject domain |
|
Page views: 14510 |
Print version Full issue in PDF (5.05Mb) Download the cover in PDF (1.39Мб) |
Большинство систем характеризуются территориальной и информационной распределенностью, семантической доступностью для инфор- мационного воздействия, разным уровнем слож- ности структурной организации, временными ограничениями цикла управления и другими свойствами, обусловливающими сложность технологических процессов обработки информации. При этом можно говорить о границах управляемости данных систем, которые определяются на основе методов системного анализа диалектической взаимосвязи информационных и системных свойств материи, отношений между понятиями стабильности, надежности и информационной безопасности. Структурная сложность и изменяемость внешней среды приводят к постоянному усложнению и изменяемости самой информационной системы [1]. В связи с тем, что при построении формальных моделей чаще всего пользуются детерминированными методами, вносится определенность в те ситуации, где ее не существует. Для устранения чрезмерного усложнения модели практикуется введение лишь ограниченного числа наиболее существенных факторов. При этом влияние не введенных в модель несущественных факторов может быть приближенно (нечетко) учтено в виде отклика модели на то или иное воздействие. Для систем, сложность которых превышает некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти невозможными. Каждая учетная информационная система обеспечивает комплекс мероприятий по фиксированию и актуализации объектов учета. Свойства каждого вида объекта, жизненный цикл имеют ряд индивидуальных особенностей. Для поддержки информационной совместимости необходимо обеспечить поддержку так называемой нейтральной модели данных, пригодной для представления разнообразных данных об объектах учета. В качестве такой модели выступает международный CALS-стандарт – ISO-10303 (STEP). Если представить учетную информационную систему в виде совокупности взаимодействующих бизнес-процессов (объявив их объектами учета) и классифицировать виды их взаимодействия, то информационную систему можно рассматривать как автоматизированную систему поддержки логистики. Одним из основных критериев качества информационной системы может являться адекватность организации объектов учета внутри информационной системы (согласно информационной модели) реально присутствующим в виде мно- жества упорядоченных между собой данным. В рамках стандарта ISO-10303 возможна регламентация логической структуры создаваемого хранилища данных, номенклатуры информационных объектов и их атрибутов, а наличие методики расширения информационной модели данных позволяет адаптировать имеющуюся информа- ционную модель в процессе выстраивания сис- темы. Информационная система состоит из различных по уровню сложности объектов, им отвечают соответствующие уровни связей. Сложность характеризуется располагаемой внутренней информацией, которая количественно зависит от входящих в систему объектов и установленных между ними связей различных уровней. Разделив систему на информационные объекты (функциональные модули) и описав все их интерфейсы, можно декларировать относительную полноту множества учитываемых отношений между элементами системы, которые определяют ее поведение и являются предметом анализа функциональной стабильности. Выбор методологии структурного анализа напрямую зависит от специфики предметной области, для которой создается модель. Для построения модели системы на основе ее описания с использованием методологии IDEF0 требуется адекватная целям моделирования интерпретация стандарта. Так, возможно представление системы в виде множества взаимодействующих взаимосвязанных функций, что позволяет рассматривать функции независимо от объектов, которые их выполняют. Под процессом в ГОСТ Р ИСО 9000–2001 понимается совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих видов деятельности, преобразующая входы в выходы. Все это позволяет отделить проблемы анализа и проектирования от проблем реализации. Графический язык IDEF0 содержит только два типа символов – блоки и стрелки. При этом модель представляет собой набор иерархически упорядоченных диаграмм, каждая из которых описывает определенную функцию и состоит из нескольких взаимодействующих, взаимосвязанных подфункций. Каждая подфункция, в свою очередь, также может быть описана диаграммой. Таким образом, функции связаны между собой как горизонтально, так и вертикально. Это позволяет описать не просто структуру функций, но и их взаимодействие, придающее совокупности функций системные свойства. Поскольку IDEF0 моделирует системы как иерархически упо- рядоченную декомпозицию функций, первая определяемая из них является функцией самой системы. Система может быть представлена в виде множества процессов E, преобразующих ее элементы. Рассмотрим модель процесса Ei с N входами, K выходами, L управлениями и J механизмами абстрактного бизнес-процесса. Пусть Ii – множество {i1, …, iN} входов процесса Ei; Oi – множество {o1, …, oK} выходов процесса Ei; Ci – множество {c1, …, cL} управлений процесса Ei; Mi – множество {m1, …, mJ} механизмов процесса Ei; Fi – множество {f1, …, fP} взаимосвязанных функций, преобразующих входы в выходы процесса Ei. Тогда процесс может быть представлен в формальном виде Ei=áIi, Ci, Oi, Mi, Fiñ. Идентификация бизнес-процессов предполагает формирование состава функций бизнес-процессов, устанавливающих их границы. Для определения границ обычно используется фактор однородности входа и выхода. При этом входами процесса, как правило, являются выходы других процессов. В основе IDEF0 лежит понятие функции, соответствующее описанному выше понятию процесса. Для сопоставления входов, выходов и соответствующих им управлений требуется дополнительная информация о структуре процесса, источником которой являются диаграммы дочерних процессов. Взаимосвязи и взаимодействия функций с внешним миром и между собой в IDEF0 отражаются стрелками, соединяющими выходы одних функциональных блоков с ме- ханизмом, входом или управлением других и показывающими потоки между блоками, необходимыми для выполнения функции и являющимися ограничивающими факторами функций. Таким образом, взаимодействия процесса Ei с процессом Ej исчерпываются следующим множеством отношений: · выход-вход; GOI – множество отображений выходов O на входы I; · выход-управление; GOC – множество отображений выходов O на управления C; · выход-механизм; GOM – множество отображений выходов O на механизмы M. Пусть E – множество {E1, …, Ez} процессов системы; G – множество отношений процессов {E1, …, Ez}, отражающих постоянные взаимосвязи и динамические взаимодействия компонентов системы, определяемые на следующем пространстве значений: G=áGOI, GOC, GOMñ. Модель системы может быть представлена в формальном виде C=áE, GOI, GOC, GOM, Sñ, где S – глоссарий. Например, выход k1 процесса i является входом k2 для j-го процесса:. Отображение может иметь нечеткий характер. В этом случае можно получить множество допустимых вариантов отображений. Рассматривая цели и ограничения в виде симметричных элементов логической схемы, достаточно просто на их основе формируется решение, по существу являющееся выбором одной или нескольких из имеющихся альтернатив. При этом нечеткое решение может рассматриваться как некая инструкция, нечеткость которой является следствием неточности формулировки поставленных целей и ограничений, то есть влияние нечеткой цели G и нечеткого ограничения C на выбор альтернатив характеризуется их пересечением, образующим нечеткое множество решений D. Модель, охватывающая информационную систему, может быть представлена в виде мета- базы, в которой содержится информация по каждому виду объекта учета. С другой стороны, информационная система представима в виде функциональной системы, то есть в виде множества функций. Таким образом, цели и ограничения задаются как нечеткие множества. Взаимосвязь между ними может быть определена отношением на декартовом произведении [2]. Весь процесс построения информационной системы будет характеризоваться конечным числом взаимодействий бизнес-процессов, что поз- воляет представить информационную систему в виде управляемой инвариантной по времени детерминированной системы с конечным числом состояний qi, принадлежащих заданному конечному множеству возможных состояний. Сам процесс построения wi в каждый детерминированный промежуток времени будет являться элементом множества процессов построения W. Тогда динамику информационной системы при переходе из одного состояния в другое можно описать функцией F отображения Q´W®Q, то есть f(qi, wi) – последующее состояние информационной системы после выполнения процесса построения wi qi+1=f(qi, wi), i=1, …, n. В общем случае, если имеется n целей и m qiÎQ, i=1, …, n, ограничений, результирующее решение определяется как пересечением всех заданных целей и ограничений D=G1Ç…ÇGnÇC1Ç…ÇCm. Функция принадлежности для множества решений задается соотношением. В условиях применения автоматизированных систем происходит трансформация функций человека, возникают новые связи между человеком и системой, некоторые функции полностью передаются системе. Компьютеризация способствует расширению возможностей субъекта, порою качественно меняя его деятельность, которая должна быть четко определена и закреплена за субъектом так же, как и за автоматизированной системой. Таким образом, неопределенность знаний на каждом этапе построения информационной системы складывается из двух компонентов: первый определяется видом построенной части формальной модели, второй является оставшейся неопределенностью неисследованных подсистем исходной физической системы. В итоге задача сводится к количественной оценке этих величин и демонстрации их связи с исходной неопределенностью физической системы. В связи с тем, что система разделена на информационные объекты, объединенные по семантическим правилам взаимодействия, можно декларировать относительную полноту множества учитываемых отношений между элементами системы, которые определяют ее поведение и яв- ляются предметом анализа функциональной надежности. Таким образом, отношения между взаимодействующими бизнес-процессами можно классифицировать на основе математических правил четкой и нечеткой логик. Концепция построения такой системы фактически отражает современную стратегию так называемых CALS-технологий и может рассматриваться как инструмент повышения эффективности и качества, так как полностью соответствует духу и принципам международных стандартов серии ISO-9000. Все вышесказанное позволяет сделать вывод о том, что путем реализации процессного мониторинга на основе формализации сложившихся технологий возможно представление бизнес-процессов в виде совокупности взаимодействующих вертикальных и горизонтальных семантически определенных и формализованных объектов, для каждого из которых существует дифференцированный подход. В общем случае следует отметить, что при любом шаге построения информационной системы может быть описана так называемая нечеткая цель – нечеткое множество [2–4], то есть цель и правила взаимодействия рассматриваются как нечеткие множества в одном и том же пространстве. Эта симметрия позволяет не делать между ними различия при формировании решения, и изменение последовательности интеграции бизнес-процессов и последовательности ограничивающих правил не сказывается на цели. Результатом взаимодействия двух бизнес-процессов является новый бизнес-процесс, который при очередном взаимодействии порождает новый бизнес-процесс, причем ключевая идея создаваемой информационной системы совпадает с базовой идеологией систем, разрабатываемых на основе CALS, и заключается в создании единой сложной модели получаемого бизнес-процесса. Информационная система, представленная в виде сложного множества, может быть полностью покрыта конечным числом пересекающихся более простых множеств, каждое из которых характеризуется значениями своих атрибутов. При этом определенное число таких множеств будет характеризоваться полностью формализованными параметрами (атрибутами). Рассматривая отдельно любое из полученных множеств, имеющих неформализованные или частично неформализованные параметры, следует сделать вывод, что для каждого из них можно подобрать покрытие конечным числом еще более простых множеств, часть из которых будет полностью формализо- вана. Неоднократно повторяя данный процесс, можно поэтапно понижать степень неформализованности параметров общей информационной системы. В результате развития этих информационных процессов остается упрощенная структура элементов информационной системы, соединенных между собой устойчивыми связями. При этом неизбежен переход к сложности структурных покрытий, однако важно вовремя остановиться, ощутить оптимальную точку, то есть критическое количество элементов, характеризующих каждое множество, связи множеств между собой и структуру покрытия. Чтобы формализовать критерий непротиворечивости, следует представить требования к области использования также в терминах формальной логики. Литература 1. Бодякин В.И. Механизмы эволюции материи в информационные системы. М.: Из-во МФТИ, 2003. 2. Поспелов Д.А. Знания и шкалы в модели мира // Модели мира. М.: РАИИ, 1997. С. 69–84. 3. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях: сб. науч. тр. М.: Мир, 1976. С. 172–215. 4. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. 5. Куликов Г.Г., Антонов В.В. Метод формирования структуры хранилища данных для автоматизированной учетной системы на основе процессного анализа предметной области / Г.Г. Куликов: сб. науч. тр. // Вестн. УГАТУ, 2006. Т. 8. № 1 (17). С. 60–67. |
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2806&lang=en |
Print version Full issue in PDF (5.05Mb) Download the cover in PDF (1.39Мб) |
The article was published in issue no. № 3, 2011 |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Формальная модель предметной области на основе нечетких отношений
- Нейросетевой алгоритм и модели нечеткой логики для задачи классификации
- Программная система управления бизнес-процессами предприятия
- Организация адаптивной маршрутизации данных в электроэнергетических комплексах с использованием онтологических нечетких классификаторов
- Микроконтроллер для системы нечеткого регулирования в бездатчиковом вентильном электроприводе
Back to the list of articles