Содержательную основу ИС составляют ее функциональные компоненты — модели, методы и алгоритмы получения управляющей информации (рис. 1.4). Функциональная структура ИС — совокупность функциональных подсистем, комплексов задач и процедур обработки информации, реализующих функции системы управления. В системе управления крупных предприятий — корпораций выделяются самостоятельные подсистемы (контуры) функционального и организационного уровня управления (рис. 1.5). [c.30]
Важной проблемой при разработке технических заданий является проблема разработки информационного обеспечения перечисленных выше задач. Под информационным обеспечением понимается формализованное описание структуры данных и алгоритмов получения технико-экономических показателей, необходимых для научного обоснования принимаемых плановых решений. [c.24]
Планированию прибыли должен предшествовать тщательный анализ по выявлению резервов возможного снижения текущих издержек производства. Особенно детально необходимо проанализировать реализационную прибыль, размеры которой зависят от объема реализованной продукции, ее структуры, оптовых цен и полной себестоимости продукции. При анализе выполнения плана по прибыли следует выделить прирост ее за счет повышения оптовых цен, так как это не зависит от деятельности предприятия. Получение сверхплановой прибыли за счет структурных сдвигов — заслуга предприятия лишь в случае выполнения плановых заданий по ассортименту и договорным поставкам продукции. Обоснование планового прироста прибыли может быть проведено на основе алгоритма расчета. [c.215]
Важнейшее требование, предъявляемое к алгоритмам, — их определенность, однозначность толкования, исключающая возможность получения различных ответов при одних и тех же исходных данных. Структура алгоритма может быть достаточно сложной, но в конечном итоге она разбивается на отдельные операции, связанные друг с другом и образующие в совокупности более укрупненные части и этапы. [c.59]
Банк данных — комплекс, включающий специальные структуры организации информации, алгоритмы, специальные языки, программные и технические средства, в совокупности обеспечивающие создание и эксплуатацию системы накопления информации, поступающей от нескольких источников, ее обновление, корректировку и многоаспектное использование в интересах объектов управления, а также прямую связь с пользователем для получения ответов на произвольные, в том числе незапланированные, запросы. [c.344]
В соответствии с полученными результатами общая структура этапа 2 алгоритма оптимизации управлений на основе объединения модифицированных достаточных условий ЛУКУ (МДУ ЛУКУ) и метода моментов Н.Н. Красовского можно представить итерационным процессом, основой которого являются следующие шесть шагов [c.82]
На шагах 2-8 формируется множество УКУ-оптимальных сетевых решений, которые можно использовать в качестве начальных приближений для этапа 2 получения оптимального управления ММС. Структура алгоритма (шаги 2-8) приведена на рис. 1.25. [c.86]
Матрицы логической свертки показателей заполняются в узлах критериальной структуры (рис. 6.9). Полученное решающее правило (алгоритм комплексной оценки проекта) реализован в виде компьютерной программы. С помощью этого алгоритма варианты отраслевых информационно-управляющих систем можно разделить на 4 класса, упорядоченных по их предпочтительности. [c.278]
Блочно-модульный метод выделения и решения информационных задач подсистемы, заключающийся в следующем. Выделяются комплексные блоки (задачи), характеризующиеся единством структуры вводимой информации, в пределах каждого блока — элементарные задачи по технологическому признаку, т. е. по единству алгоритма их решения (модули). Сначала для решения элементарных задач каждого блока получают исходную информацию определенной структуры, характерную только для данного блока. Далее определяются элементарные задачи, для решения которых используется указанная информация или полученные на ее основании промежуточные данные вплоть до формирования бухгалтерских записей. [c.37]
ВтС является своего рода записной книжкой проекта, заполняющейся по мере разработки изделия, которое она описывает. Внутренняя спецификация описывается и утверждается еще до начала фазы программирования (в соответствии с типовым этапом Р11, отмеченным в табл. 14.9), так что руководство группы разработки имеет гарантию того, что проект тщательно продуман. В ВтС всегда включается описание всех используемых алгоритмов. Состав других материалов уточняется от проекта к проекту. Утверждение ВшС ранее первого рассмотрения ВтС обеспечивает необходимую полноту исходной ВнС. Программирование начинается лишь тогда, когда имеется достаточно полное описание данных и алгоритма их обработки, так что частичное тестирование программного изделия приобретает смысл, а блок-схема будущего изделия отработана настолько, что можно гарантировать корректную обработку нетривиальных исходных данных и получение нетривиальных результатов. С этого момента ВтС и машинные программы разрабатываются совместно и могут снабжаться ссылками друг на друга для обеспечения полноты описания внутренней структуры программных средств. [c.281]
Разработку шаблона или формы можно выполнять самостоятельно, а можно воспользоваться помощью одного из мастеров — вспомогательных программ, входящих в состав программных приложений. Мастер содержит алгоритм подготовки документа, имеющий достаточно разветвленную структуру. Работа с мастером состоит из шагов, предлагающих выбрать один из предложенных вариантов оформления документа (вид, тип) ввести в предложенное текстовое поле соответствующую информацию дополнить шаблон своими данными. После завершения работы мастера полученный документ можно доработать. [c.53]
Хорошо известно[5,6], что оптимальным по критерию минимума среднеквадратической ошибки оценивания состояния ( текущего , прошлого и будущего ) динамической системы является алгоритм, называемый фильтром Р. Калмана. Все любые другие алгоритмы оценивания по точности могут лишь приближаться к точности оценивания, которую обеспечивает фильтр Калмана. Потенциально возможная точность оценивания, достигаемая указанным фильтром, обеспечивается благодаря тому, что структура и параметры указанного алгоритма предварительно настраиваются на статистический портрет оцениваемой динамической системы. Именно поэтому необходимо проводить предварительные статистические исследования финансового рынка, чтобы получить адекватную рынку математическую модель в виде системы дифференциальных (разностных) уравнений, и уже затем настроить соответствующий фильтр Калмана на полученную математическую модель финансового рынка. [c.196]
Первый подход, который называют классическим, рассматривает организацию с чисто механистических позиций. Структура организации считается заданной, участники рассматриваются как одноцелевые пассивные элементы, строго выполняющие свои функции, работающие в соответствии с предписанным алгоритмом. Наиболее полно этот подход был использован Тейлором и его последователями. В рамках классического подхода была предложена бюрократическая модель организации Вебера, содержащая основные принципы ее построения. Недостатки и ограниченность полученных результатов полностью определились идеологией самого подхода, в первую очередь механистическим рассмотрением участников организации. В качестве формального аппарата при разработке моделей систем при классическом подходе используется классическая математика, законы элементарной физики, механики. [c.119]
Через интерфейс пользователя осуществляется манипуляция основными функциями СТР. В зависимости от вида реализации однотранспьютер-ная или мультитранспьютерная, который задается пользователем, запускаются различные схемы преобразования внутреннего представления. Вне зависимости от вида реализации происходит автоматическое, при запуске, тестирование транспьютерной платы для получения информации о структуре сети и установленных процессорах. В случае однотранспьютерной реализации происходит однозначная трансформация исходной схемы в эквивалентную параллельную программу, которая компилируется и погружается на выполнение. При мультипроцессорном варианте осуществляется обработка внутреннего описания на предмет выделения процессов, после чего, на основании информации о сети, запускается алгоритм балансировки. Результаты его работы являются отправными для генерации параллельной программы для. сети, которая далее генерируется и погружается на сеть. [c.176]
Размерность уравнения (9.122) равна размерности п векторв С. Каждой из выбранных структур вспомогательной задачи соответствует свой алгоритм расчета вектора А. Важно выяснить, в каких случаях решение уравнения (9.122) существует, и оценить трудоемкость алгоритмов его получения. [c.356]
При этом существуют различные способы декомпозиции условий исходной задачи и различные схемы взаимоувязки частных решений подзадач в рамках общих итерационных алгоритмов решения всей задачи. Уже упоминавшаяся схема учета динамики путем разбиения планового периода на этапы приводит к временной декомпозиции и при детерминированном подходе к линейным задачам оптимального планирования развития РТЭК позволяет разработать для их решения специальные блочные методы, которые относятся к линейному динамическому программированию (ЛДП). В рамках методов ЛДП решаются подзадачи для каждого этапа планового периода, а полученные условно-оптимальные решения этапных подзадач могут координироваться различным образом. Нами предложены две вычислительные схемы решения задачи перспективного планирования структуры газоснабжающей системы (п. 6.1.2). [c.68]
Всего при функционировании системы реализуется восемь ее рабочих режимов 1) ввода и записи информации в ИС 2) корректировки информации в ИС 3) прогнозирования (получения прогнозов газопотребления в отраслях промышленности и народного хозяйства в годовом разрезе на ближайшие пятилетки, а также на конечные годы несколько последующих пятилеток) 4—5) распределения по алгоритмам АСБС и АОС 6) сервиса (обслуживание функционирования ИС и проведения расчетов на ЭВМ) 7) запросов (выдача по требованию пользователей 11 форм выходных документов, содержащих ретроспективную и расчетную информацию, хранящуюся в ИС) 8) оперативной корректировки структуры (текущие изменения в структурах без их нового полного расчета на ЭВМ). [c.132]
Внутренним стержнем системы ZORBA-1 является эвристическая программа для получения аналогий между парами теорем, представленными на языке исчисления предикатов. Чтобы облегчить понимание и сделать возможными обобщения, она была сконструирована и построена главным образом на модульной основе. Следовательно, большую часть системы можно описать в терминах алгоритмов. В этом разделе при описании работы программы я надеюсь сочетать некоторые представления эвристического программирования с алгоритмической точностью. ZORBA-1 использует интересное множество поисковых и согласующих подпрограмм, которые были построены эмпирически, а затем обобщены и испытаны на наборе пар задач. (Т1—Т2 и ТЗ—Т4 прекрасно представляют этот набор.) Управляющая структура подсистем ИСХОДНОГО ОТОБРАЖАТЕЛЯ и РАСШИРИТЕЛЯ построена с расчетом на обработку различными сопоставляющими подпрограммами (описываемыми ниже) весьма сходных структур. Последующее описание [c.487]
Исследования в области И. и. осуществляются на основе использования междисциплинарных связей общественных, естеств. и технич. наук. В зависимости от соотношения и степени их привлечения существуют два подхода к проблеме построения И. и.— инженерно-технический и естественнонаучный. Первый базируется на создании методов, алгоритмов и программ, основанных на аналитич. исследовании задачи и ситуации, опыте, интуиции либо догадке, а сравнение построенного на этой основе И. и. с аналогичной деятельностью человека осуществляется по эффективности конечного результата. Второй подход ориентируется на изучение структуры и функций мозга живого организма и его частей, их взаимосвязей, на выявление скрытых механизмов, образующих целесообразную деятельность, и на воспроизведении или имитации найденных т. о. механизмов с помощью технич. систем с последующим сравнением и оценкой полученных промежуточных и конечных результатов. При этом, если на основе первого подхода возможно создание многочисл. семейства узкоспециализированных искусств, интеллектуальных систем различного назначения, то на основе второго подхода ожидается открытие законов, управляющих целесообразной деятельностью, к-рые наряду с расширением познаний об интимных механизмах живого организма и их связей могут быть использованы в практике (создание искусств, интеллектуальных систем широкого назначения, создание компенсационных методов для восстановления утраченных функций при поражении тех или иных участков мозга и пр.). И. и.— естественное дальнейшее развитие средств автоматизации и реализует их высшую ступень (см. табл.). [c.630]
Алгоритмы преобразования первичной информации во вторичную отражают логическую структуру данных, которая обычно отражается в виде инфологической модели. Пример такой модели получения сводных норм расхода материала на предприятии приведен на рис. 6.4. [c.137]
В последнее десятилетие на Западе получает развитие консультирование по операциям с ценными бумагами через Интернет Иначе говоря, с помощью Интернета реализуются инструменты самокопсультиропапия , когда на базе структурированного алгоритма вопрос — от вет пользователь автоматически получает рекомендации, касающиеся, к примеру, структуры инвестиций. Распространяемые с помощью Интернета инструменты имеют характер стандартных рекомендаций по управлению активами без учета структуры депозитов конкретного клиента. Из-за этого совет, полученный по Интернету, может противоречить рекомендациям консультанта по ценным бумагам из ближайшего филиала этого же банка. [c.246]
Основные алгоритмы для получения решений в стохастическом программировании распадаются на три группы прямые методы, прежде всего методы внутренней точки, методы декомпозиции Бандерса и методы декомпозиции на основе модифицированных функций Лагранжа. Эти методы высокоэффективны и используют специфику древовидной структуры множества сценариев. В настоящее время возможно решать задачи нелинейного стохастического программирования с числом сценариев свыше 10000. И что более важно, время счета по программе является линейной функцией числа сценариев. Таким образом, учитывая рост быстродействия компьютеров на 40 - 50 % в год, можно наращивать размерность задач стохастического программирования аналогичным образом. В то же время отметим, что необходим компромисс между реалистичностью модели и удобством ее использования. [c.24]
Как известно, социально-экономические объекты образованы двумя сопряженными между собой макроблоками сферой производства (экономический блок) и сферой потребления (социальный блок). Очевидно, что от динамических и статических характеристик каждого макроблока во многом зависит динамика всего объекта. Следует заметить, что для описания сферы производства существуют различные алгоритмы ее формального отображения в виде моделей (с большей или меньшей степенью корректности). Однако для сферы потребления еще не опубликовано стандартных алгоритмов, достаточно адекватно отражающих динамику ее параметров, поэтому количество возможных вариантов моделей социальной динамики необозримо (поскольку каждый вариант выражает точку зрения автора той или иной модели). Люди различаются между собой значительно сильнее, чем предприятия в сфере производства (даже если ограничиться только экономическими показателями). Причина заключается в том, что предприятия, независимо от структуры и назначения, в основном стремятся к единой цели - получению прибыли. У людей же разные цели и ценности, которые зачастую выходят за пределы экономики. Человек может трудиться не только для удовлетворения своих материальных потребностей, но и для обретения власти, известности, любви и просто ради удовольствия или из любопытства (например, занятие наукой). Такое разнообразие субъективных целей не позволяет разработать единую каноническую модель прогнозирования динамики поведения конкретного человека. Задача значительно упрощается, если ограничиться формализацией динамики поведения отдельной социальной группы, ориентируясь только на экономические цели. Однако даже в этом случае модель будет сложна для понимания результатов исследования. Тем не менее, можно выделить комплекс базовых алгоритмов в качестве основы для большинства моделей, описывающих поведение социальных групп. [c.211]
Выше, в первом пункте, мы обсудили, наскольковыделять кластеры с точки зрения существования различий между переменными, Нам также необходимо проверить, действительно ли кластеры различаются с точки зрения переменных, которые лежали в основе создания кластеров. Вы можете ввести данные в алгоритм кластеризации, и если вы зададите остановку этого процесса надвух кластерах, то получите два кластера в силу самой природы этого процесса, а вовсе не логики проблемы или структуры различий, существующих в изучаемой совокупности. Поэтому после деления на кластеры важно убедиться, что различия имеют достаточную чину и стабильность, чтобы вы были уверены в полученных результатах. [c.770]
Основной процесс исследовательского анализа данных и извлечения знаний состоит из множества шагов, начиная с формулировки целей и заканчивая оценкой результатов. Он может включать в себя петлю обратной связи, что означает переформулирование целей на основе полученных результатов. В зависимости от целей этого процесса можно использовать какой-либо тип алгоритмов распознавания образов, машинное обучение или многомерный статистический анализ. Ключевым моментом в извлечении данных является обнаружение первоначально неизвестных структур или образов. [c.20]
На рис. 2.7 изображен путь из 2000 шагов, полученный для краткосрочной ставки посредством описанной выше процедуры. Теоретические временные ряды краткосрочной ставки используются для вычисления процентной ставки по обязательствам со сроком погашения от 1 года до 15 лет на каждом из шагов. Исторический набор данных состоит из ставок по краткосрочным сделкам и сделкам спот со сроками погашения от 1 года до 15 лет. Следующий этап процедуры проверки достоверности состоит в использовании подхода, описанного в разд. 2.3. Сначала производится кластеризация 2000 структур процентных ставок. Вычисляются однодневные скачки структур процентных ставок. Затем производится кластеризация скачков, связанных с каждым из классов структуры процентных ставок. Наконец, возможные будущие пути моделируются при помощи метода Монте-Карло. Полученные таким образом пути используются для оценки параметров IR-модели структуры процентных ставок при помощи алгоритма ОММ. Эти оценки сопоставляются с исходными значениями, взятыми из работы Даль-квиста (Dahlquist, 1996). [c.77]
Эти трудности могут быть частично преодолены введением гибкой нейронной структуры. Разработав гибридную нейросетевую модель, совмещающую обучающую процедуру метода СОК с эволюционной моделью, мы создали метод интегральной самоорганизации и генетики (ИСОГ). Сочетание СОК с генетическими алгоритмами может обеспечить получение более полной и осмысленной инфор- [c.159]
Под методикой анализа мы будем понимать упорядоченную последовательность процедур, которые необходимо или целесообразно проделать для получения желаемого результата. В финансовом анализе основными элементами методики являются четко сформулированная цель, информационное сырье, счетные алгоритмы, собственно последовательность процедур. Детализация процедурной стороны методики анализа финансово-хозяйственной деятельности фирмы зависит от поставленных целей, а также различных факторов информационного, временного, методического, кадрового и технического обеспечения. Логика аналитической работы предполагает ее организацию в виде двухмодульной структуры (а) экспресс-анализ финансово-хозяйственной деятельности (б) углубленный анализ финансово-хозяйственной деятельности. В первом случае аналитик предполагает получить лишь самое общее представление о предприятии, чья отчетность подвергается чтению, во втором - проводимые аналитические расчеты и ожидаемые результаты более детализированы и подробны. [c.221]