Принцип 4. Подход как к процессу. Версия 2000 г. имеет совершенно новый взгляд на систему, который предполагает, во-первых, алгоритмический подход к проектированию системы качества как совокупности взаимосвязанных процессов. При этом каждый процесс рассматривается как система с вытекающими из этого последствиями [c.185]
В четвертой главе выясняется, каким образом производить учет не одного сообщения об относительной важности критериев, а целого набора такого рода сообщений. Сначала подробно разбирается случай двух сообщений. В частности, выясняется, что при определенных значениях числовых коэффициентов относительной важности вполне возможен случай, когда один критерий важнее другого, а тот, в свою очередь, важнее первого. В этой же главе изучается вопрос непротиворечивости произвольного набора информации об относительной важности критериев. Приведены три утверждения, с помощью которых всегда можно проверить является ли определенный набор информации противоречивым или нет. Далее исследуется вопрос учета произвольного набора количественной информации об относительной важности критериев и предлагается отличный от упомянутого ранее так называемый алгоритмический подход. Для случая конечного множества возможных решений формулируется алгоритм этого подхода, использующий симплекс-метод решения канонической задачи линейного программирования. [c.13]
Кроме того, в данной главе предлагается принципиально отличный от использовавшегося ранее алгоритмический подход к учету произвольного конечного набора информации об относительной важности критериев. [c.94]
Идея алгоритмического подхода. Рассмотрим ситуацию, когда информация об относительной важности критериев содержит произвольный конечный набор к сообщений, каждое из которых состоит в том, что некоторая группа критериев важнее какой-то другой группы критериев с определенными коэффициентами относительной важности. При этом предполагается, что участвующие в данном наборе пары сообщений в общем случае не являются взаимно независимыми. [c.124]
Предлагаемый алгоритмический подход основан на применении следующего утверждения. [c.126]
Если при реализации метода последовательного сужения множества Парето необходимо учесть набор информации, который не относится ни к одному из перечисленных выше простых случаев, то можно воспользоваться так называемым алгоритмическим подходом, изложенным в разд. 4.4. Его реализация в случае бесконечного множества возможных векторов Сможет натолкнуться на определенные вычислительные трудности, тогда как для конечного Y проблем подобного рода не возникает. В п. 4 указанного раздела описана соответствующая вычислительная процедура, которая при желании может быть легко запрограммирована и использована в той или иной компьютерной среде. [c.162]
В узком смысле — приемы и методы поиска решения задач и вывода доказательств, основанные на учете опыта решения сходных задач в прошлом, накоплении опыта, учете ошибок, а также интуиции. Легче всего показать сущность Э. и ее отличие от алгоритмического подхода (такого, при котором каждый шаг решения задач заранее предопределен) на игре в шахматы. В этой игре [c.396]
Использование алгоритмического подхода к получению необходимых условий оптимальности позволяет проследить, как изменятся эти условия при добавлении в задаче тех или иных ограничений. Пусть, например, к задаче (9.208) добавлено условие, связывающее друг с другом значения фазовых переменных х в момент t [c.386]
Бирюков Б. В., Геллер Е. С. Кибернетика в гуманитарных науках.— М. Наука, 1973, с. 147—156. Бирюков Б. В. Алгоритмический подход в науке и концепция расплывчатых алгоритмов. — В кн. Кибернетика и современное научное познание. — М. Наука, 1976, с. 214— 237 Бирюков Б. В. Управление, информация, интеллект. — М. Мысль, 1976, с. 78—86, 274—276. 170 [c.170]
Черезова Н. Н. Алгоритмический подход к решению задачи диспетчирования. — ТК, 1978, № 3, с. 52—61. [c.180]
Алгоритмический подход и сейчас используется в некоторых вузах для изучения основ моделирования элементов экономических систем. [c.9]
Сложность реальных экономических процессов и обилие противоречивых условий существования этих процессов (от сотен до тысяч) приводят к следующему результату. Если воспользоваться алгоритмическим подходом при создании имитационной модели с использованием обычных языков программирования (Бейсик, Фортран и др.), то сложность и объем моделирующих программ будут очень велики, а логика модели слишком запутана. Для создания такой имитационной модели требуется значительный период времени (иногда - многие годы). Поэтому имитационное моделирование в основном применялось только в научной деятельности. [c.9]
Невозможность исследования многих экономических систем аналитическими методами. Чрезвычайная сложность таких систем диктует необходимость использования для этой цели так называемых алгоритмических подходов. [c.8]
При решении задач на ЭВМ второго поколения расчет происходил следующим образом. Математик писал программу расчета па каком-либо алгоритмическом языке, программа наносилась в виде соответствующей системы отверстий на перфокарты или перфоленту. Затем данная задача занимала свое место в пакете других задач. Когда подходила очередь, задача решалась, а результаты выводились на печать и отправлялись пользователю. Очевидно, что такая система использования ЭВМ делает практически невозможным построение человеко-машинных имитационных систем, поскольку не позволяет реализовать их важнейший составной элемент — диалог между человеком ii вычислительной машиной. [c.293]
Сутью модельного подхода является последовательное преобразование управления от общей математической модели управления до алгоритмической модели решаемой функциональной задачи [38]. На рис. 7.14 приведена укрупненная схема такой последовательной декомпозиции и преобразования моделей в процессе проектирования ЭИС. [c.348]
Характеристика подхода к решению задачи. В рассматриваемой постановке принимается идеология исследования зоны неопределенности оптимальных решений (п. 3.3). Адаптация этой идеологии для задачи перспективного планирования ГСС потребовала не только создания специальных информационного, алгоритмического и программного обеспечения, но и конкретизации ряда понятий применительно к специфике ГСС. Так, важный аспект связан с определением понятия искомых вариантов плана развития ГСС. Каждый такой вариант должен отражать состояние ГСС в конечный год первого этапа периода планирования и характеризуется следующими детерминированными величинами а) приростом мощности каждого месторождения и пропускной способности газопровода за весь первый этап периода планирования б) объемом отбора газа в каждом районе его добычи и объемом транспортировки газа по каждому газопроводу — все за конечный год первого этапа периода планирования в) объемами использования замыкающего топлива в каждом пункте потребления в конечный год первого этапа периода планирования. Определение набора искомых вариантов плана развития ГСС характеризует конечный результат решения задачи. При определении такого набора возникает проблема идентификации вариантов планов. Суть ее состоит в том, что среди вариантов плана, полученных в процессе расчетов, выделяются в качестве разных вариантов лишь варианты, существенно различающиеся между собой. Иначе возникает проблема определения существенных признаков отличия одного варианта от другого. [c.148]
U 1.1 - универсум методов разработки ПО Д 1.1 - материалы обследования (описание задачи) Д 1.2 - комплекс технических средств и операционная система Д 1.3 - принципы организации информационной базы Д 1.4 - ТЗ на разработку Д 2.1 - постановка задачи U 3.1 - универсум факторов выделения функциональных блоков U 3.2 - универсум критериев выделения функциональных блоков U 3.3 - универсум подходов к выделению функциональных блоков U 3.4 - универсум методов выделения функциональных блоков Д 3.1 - функциональная блок-схема задачи U 4.1 - универсум критериев и методов разбиения функциональных блоков Д 4.1 - схема взаимосвязи программных модулей и информационных файлов (укрупненный алгоритм) U 5.1 -универсум алгоритмических языков Д 5.1 -детальные блок-схемы программных модулей Д 5.3 - описание текста программ Д 5.2 - распечатка программы Д 6.1 - отлаженный текст программы Д 7.1 - исходные данные контрольного примера Д 7.2 -отлаженный текст программы Д 7.3 - описание контрольного примера Д 8.1 - документация по ПО Д 9.1 - технологическая документация. [c.194]
IV. Разработка машинной программы и ее отладка. Основой для разработки программы является алгоритмическая блок-схема. Следует отметить, что на практике нередко программу начинают писать с целью ускорения процесса для завершения этапа алгоритмизации. Такой подход может привести к увеличению объема работы, так как спешно разработанная программа может оказаться некачественной и потом возникает необходимость внесения в нее неоднократных изменений. [c.62]
При моделировании (разработке) сложные информационные системы разбиваются на составные части, каждая из которых рассматривается отдельно от других. Такой прием, как известно, называется декомпозицией. Классический подход к разработке сложных систем представляет собой структурное проектирование, при котором осуществляется алгоритмическая декомпозиция системы по методу "сверху-вниз". [c.83]
Объектно-ориентированная декомпозиция заметно отличается от алгоритмической, поэтому переход на новую технологию связан как с преодолением психологических трудностей, так и дополнительными финансовыми затратами. Здесь следует учесть и расходы на обучение методике, ИС и языку программирования. Для некоторых организаций эти обстоятельства могут стать серьезными препятствиями. Следует заметить, что это не является недостатком собственно объектно-ориентированного подхода, и в дальнейшем эти издержки будут компенсированы теми выгодами, которые сулят объектно-ориентированные технологии. [c.91]
Предложенный подход классификационного анализа данных был реализован в виде системы программно-алгоритмического обеспечения решения широкого класса прикладных задач. [c.67]
Алгебраическое дополнение 16 Алгоритм (алгорифм) 16 Алгоритм управления 17 Алгоритмическая проблема 17, 355 Алгоритмическая сеть 17 Алгоритмический аспект процесса управления 294 Алгоритмический подход 17, 396 Алгоритмо-эвристическая модель 396 Алфавит кода 145 Альтернатива 17 Альтернативная стоимость 18 Альтернативная стоимость владения [c.459]
Для решения задач реализован информационно-алгоритмический подход, суть которого состоит в организации идентичных потоков информации и документооборота, и на основе этого — разработка типовых экономических и программных алгоритмов и модулей. Такой подход позволил применить структурное программирование, максимально используя придаваемое к ЭВМ математическое обеспечение (операционные системы, библиотеки программ) и языки высокого уровня при собственном программировании (ВЬЮ — для ввода, РПГ — для выходных отчетов, КОБОЛ, ПЛ-1, АССЕМБЛЕР — для программ обработки данных). Основные требования к алгоритмам и программам обеспечение достоверности за счет логического контроля методом обращения к БДНСИ и минимизация времени на обработку данных. Последнее требование обеспечивается созданием па время обработки базы данных текущей (оперативной) информации (БДТИ) за счет использования штатной системы управления базой данных (СУБД). [c.151]
На протяжении десятилетий при создании имитационных моделей использовался алгоритмический подход, а программы разрабатывались с использованием стандартных языков программирования. Создание таких имитационных моделей требует значительных затрат времени и высокой квалификации разработчиков. Поэтому с середины 70-х годов стали появляться инструментальные средства имитационного моделирования, обладающие собственными языковыми средствами. Обзор этих систем приведен в книге [5]. Авторами рассматривается концепция имитационного моделирования экономических процессов, основанная на специальном аппарате формального манипулирования узлами, транзактами, событиями и ресурсами, на основе которой была разработана система моделирования Pilgrim, на примере которой можно изучить подходы к процессам автоматизации СИМ. [c.95]
Использование системы Pilgrim позволяет разработать имитационную статистическую модель без использования алгоритмического подхода. Используемая в ней концепция позволяет разрабатывать два типа моделей разомкнутые и замкнутые. Разомкнутые модели реализуют исследование внутренних процессов в экономической системе, но они не учитывают взаимосвязи с объектами внешней среды. Замкнутые модели позволяют учесть влияние внешней среды и исследовать связь социально-экономического объекта с другими объектами. [c.96]
Анализ практики решения задач бухгалтерского учета показывает, что позадачный подход, основанный на алгоритмической направленности массивов, обусловливает, с одной стороны, повышенную избыточность информации, а с другой — получение с ЭВМ дорогостоящей учетной информации. Выходом из создавшегося положения является создание автоматизированных банков данных. Созданию логических структур учетной информации должен предшествовать прагматический и содер- [c.56]
Следует отметить, что построение функциональных зависимостей k является весьма сложным. Более того, в результате получается нелинейная модель с целочисленными переменными, алгоритм решения которой тоже представляет достаточно сложную задачу. Все это вызвало необходимость построения алгоритмически более простой модели минимизации общего- коэффициента адекватности А. Рассмотрим второй подход к созданию этой модели. [c.69]
Лит. Рей ты аи У. Р., Познание и мышление, пер. с англ., М., 1968 Бенерджи Р., Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интеллекта, пер. с англ., М., 1972 П о с п е л о в Д. А., Пушкин В. II., Мышление и автоматы, М., 1972 Автоматы и разумное поведение, К., 197,4 Нильсон Н., Искусственный интеллект. Методы поиска решений, пер. с англ., М., I97. i С л э и г л Д ж., Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программировании, пер. с англ., М., 1 )7.Ч А леке а н дров Е. А., Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного п построению искусственного интеллекта, М., 1975 IT o-с п е л о в Г. С., Поспелов Д. А., Искусственный интеллект, (.Вестник АН СССР , 1975, JN 10 II оков Э. В., Ф и р д-м а н Г. Р., Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта, М., 1976 Естественный и искусственный интеллект (концептуальный подход). Материалы 1V международной объединенной конференции по искусственном у интеллекту, Тб., 1976 Дуда Р., X а р т П., Распознавание образов и анализ сцен, пер. с англ., М., 1976 Т им о ф е е в А. В., Роботы и искусственный интеллект, М., 1978 Хан т .)., Искусственный интеллект, пер. с англ., М., 1978 Р а ф а з л Б., Думающий компьютер, пер. с англ., М., 1979. [c.631]
Обычно эксперт легко разделяет целое на части, но испытывает затруднения, если требуется доказательство полноты и безызбыточности предлагаемого набора частей. Стремясь перейти от чисто эвристического, интуитивного подхода к более осознанному, алгоритмическому выполнению декомпозиции, мы должны объяснить, почему эксперт разделяет целое именно так, а не иначе. Именно на данное, а не на большее или меньшее число частей. Объяснение состоит в том, что основанием всякой декомпозиции является модель рассматриваемой системы. Операция декомпозиции представляется теперь как сопоставление объекта анализа с некоторой моделью, как выделение в нем того, что соответствует элементам взятой модели. Поэтому на вопрос, сколько частей должно получиться в результате декомпозиции, можно дать следующий ответ столько, сколько элементов содержит модель, взятая в качестве основания. Вопрос о полноте декомпозиции — это вопрос завершенности модели. [c.153]