Актуализация аналитических ресурсов больших систем административно-организационного управления

АКТУАЛИЗАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ БОЛЬШИХ СИСТЕМ АДМИНИСТРАТИВНО-ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

В.П. Селезнев

Сопровождение средств программного обеспечения в больших системах административно-организационного управления (АОУ) с длительным периодом жизни является основной и наиболее ответственной фазой их жизненного цикла. Во-первых, нужно обеспечивать функционирование программных продуктов в изменяющейся окружающей среде, во-вторых, проводить их модернизацию, направленную на совершенствование бизнес-процессов, и, наконец, обеспечивать поддержку работ пользователей.

В работах по сопровождению информационных ресурсов наибольшую сложность представляют вопросы поддержки их целостности при изменении:

- нормативно-правовых основ регулирования предметов ведения рассматриваемых систем АОУ;

- структурного построения этих систем и их взаимодействия с объектами внешней среды;

- состава, а также организационного построения деловых процессов.

Указанные изменения можно преодолевать с минимальными затратами только в том случае, если на этапе разработки соответствующих программных решений реализуются механизмы, позволяющие описывать поколения данных и оперировать ими. Для этого каждый объект, представленный в информационной системе, кроме сущностных характеристик, на атрибутивном уровне должен, по меньшей мере, описывать характеристики временного тренда своего существования, в том числе:

• время начала и время завершения своей деятельности в составе данной системы;

• ссылки на свои родительские и дочерние объекты;

• взаимодействия с другими объектами системы и объектами внешней среды и их возможные изменения.

Сохранение целостности информационных систем на больших интервалах времени требует включения в их состав дополнительных инструментов, которыми можно фиксировать происходящие изменения. Здесь речь в первую очередь идет о таких инструментах, как:

- глоссарий предметных сущностей, представленных в информационных системах, с описанием их исторических трансформаций;

- библиотека моделей деловых процессов системы АОУ;

- библиотека форм наблюдения за процессами в системе и методических материалов по их заполнению;

- база семантических правил взаимосвязи наблюдаемых показателей процессов при изменении самих процессов или системы наблюдения за их динамикой и состоянием.

Работа по прослеживанию в информационных системах изменений, происходящих в среде функционирования и самих системах АОУ, весьма большая, если ее формулировать как сохранение в полном объеме информационной целостности всех ресурсов, которые здесь аккумулируются. А под информационной целостностью следует понимать возможность построения трендов показателей на больших интервалах времени, в течение которых имели место изменения в правилах их формирования, установленных на тот момент, который в исследованиях принимается за базовую точку отсчета. Для того чтобы указанные тренды можно было строить, в упомянутой выше базе семантических правил взаимосвязи показателей при смене правил их формирования или семантики исходных данных, на которых они определены, необходимо:

• прописать семантику исходных данных и правила, на основе которых формируется тот показатель, который рассматривается как базовое значение мониторируемого процесса;

• определить, какими количественными соотношениями показатель, сформированный по старым правилам, связан с показателями, которые формируются по новым правилам;

• описать обратную ситуацию, то есть определить, как показатель, сформированный по вновь введенными правилам, связан с показателями, которые формировались по правилам, действовавшим ранее.

Указанные инструменты могут быть созданы и поддерживаться в актуальном состоянии средствами ЛЯК.

Аналитическими инструментами формирования управлений, как правило, являются математические модели регрессионного, статистического или динамического типа.

Принимая во внимание большой объем не только функциональных, но и технологических работ по сопровождению аналитических средств, деловые процессы рассматриваемого сопровождения нужно как можно в большей степени автоматизировать. Желательно при уточнении нормативов или моделей при поступлении новой информации не обращаться к алгоритмам их построения, что называется, с нуля, а пользоваться рекуррентными схемами уточнения уже имеющихся оценок, то есть оценок, построенных по данным наблюде-

ния процессов в предшествующие периоды времени.

Как известно, параметры регрессии по N+1^ точке измерения функции определяются следующим образом:

ст = у м-1

N+1

^^N+1 = I Г(Х1}ГТ(Х1) = ^^^ + ^ (^N+1 +1),

УN+1 =1У А^) = УN + У N+1^%+1).

1 =1

Используя лемму об обращении матрицы, получаем рекуррентное уравнение:

= cN(I - ЕХк+1 MN1) + +У )MN1 (I - Ехк+1 м N).

Аналогичным образом могут быть получены и рекуррентные схемы уточнения параметров

моделей динамических систем.

8(е)=е^а),^)].

Параметры настоящей модели могут быть рассчитаны следующим образом: е;+, = ^ + (z[tN+, ] - ])^Т (tN+,)(VN УТ )-1} X х{1 - ^+, )[1+ат (tN+,)(VN у; )-1 ^+, )]-1 ат х х^+! )(VNVNT)-1 },

здесь е^+1 понимается как искомая оценка параметров динамической модели, определяемая на п-й итерации алгоритма, которая находится по N+1 точкам измерения наблюдаемых процессов.

Отметим, что все сказанное выше относится только к тому случаю, когда семантика очередного измерения соответствует тем измерениям, по которым определена уточняемая модель.

1=1

ПАКЕТ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КИНЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

(Работа выполняется при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ,

проект РНП 2.1.2.2881)

Е.В. Писаренко, В.Н. Писаренко

В работе рассмотрены основные этапы проведения кинетических исследований, созданы комплексы алгоритмов и программ для построения кинетических моделей сложных химических реакций, дискриминации моделей и проверки их адекватности.

Современный уровень развития квантовой химии и теории катализа не позволяет однозначно предсказать стадийный характер химических превращений, и поэтому исходя из теоретических представлений формируется система гипотез о возможных механизмах протекания изучаемой реакции. Для каждого механизма строится соответствующая ему кинетическая модель. По результатам эксперимента устанавливается единственная модель, наилучшим образом отражающая опытные данные в выбранной области экспериментирования. Таким образом, решение проблемы определения механизма и кинетики сложной каталитической реакции проводится по следующей схеме:

• формирование возможных механизмов протекания сложной многостадийной каталитической реакции и построение кинетической модели для каждого из них;

• качественный анализ конкурирующих механизмов протекания реакции и оценки свойств решений уравнений кинетических моделей;

• планирование стартовых и прецизионных

экспериментов с целью получения оценок кинетических констант моделей с необходимой точностью;

• дискриминация моделей; планирование дискриминирующего эксперимента; выбор механизма реакции и ее кинетической модели, наиболее точно отражающей результаты эксперимента.

Для обработки на ЭВМ химические символы необходимо преобразовать в векторы или совокупность векторов - матрицы. Таким образом, все химические символы и химические реакции преобразуются в векторы соответствующей размерности.

Каждый химический реагент представим в виде:

м

м? = I ацмА, 1=,

j=l

где ац - целые числа, определяющие количество структурного j-го вида Mj в 1-м молекулярном виде м? .

Любая химическая реакция Кг среди множества м? , 1 = ^„»^ представляется в виде:

N

Кг = Iрг1м?, г = ,

1=1

где N - число реагентов (молекулярных видов) в анализируемой химической системе; О - число