Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде қолданылатын алгоритмдердің сипаттамасы
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ АУЫЛШАРУАШЫЛЫҒЫ МИНИСТРЛІГІ
С. СЕЙФУЛЛИН АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ АГРОТЕХНИКАЛЫҚ ЗЕРТТЕУ
УНИВЕРСИТЕТІ
ОМАРОВ ЖӘҢГІР ҒАЛЫМЖАНҰЛЫ
ДИСПЕТЧЕРЛІК АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ЖҮЙЕЛЕРДЕ АҚПАРАТТЫҚ АЛМАСУДЫ ОҢТАЙЛАНДЫРУ МОДЕЛІН ӘЗІРЛЕУ
7М06101 - Ақпараттық жүйелер және IT сала бойынша шешімдер
Техника ғылымдарының магистрі дәрежесін тағайындау диссертациясы
Астана 2024
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ АУЫЛШАРУАШЫЛЫҒЫ МИНИСТРЛІГІ
С. СЕЙФУЛЛИН АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ АГРОТЕХНИКАЛЫҚ ЗЕРТТЕУ
УНИВЕРСИТЕТІ
Қорғауға жіберілді
Ақпараттық жүйелер
кафедрасының меңгерушісі
__________ Шаушенова А.Г.
___ ______________2024 ж.
ОМАРОВ ЖӘҢГІР ҒАЛЫМЖАНҰЛЫ
ДИСПЕТЧЕРЛІК АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ЖҮЙЕЛЕРДЕ АҚПАРАТТЫҚ АЛМАСУДЫ ОҢТАЙЛАНДЫРУ МОДЕЛІН ӘЗІРЛЕУ
7М06101 - Ақпараттық жүйелер және IT сала бойынша шешімдер
Техника ғылымдарының магистрі дәрежесін тағайындау диссертациясы
Ғылыми жетекшісі:
PhD, аға оқытушысы
Копеев Ж.Б.
________________
Астана 2024
МАЗМҰНЫ
НОРМАТИВТІ СІЛТЕМЕЛЕР
АНЫҚТАМАЛАР
ТЕРМИНДЕР МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР
КІРІСПЕ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
7
1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін әзірлеудің алғышарттары ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
9
1.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде қолданылатын алгоритмдердің сипаттамасы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
9
1.2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелердің оңтайландыру моделін жобалау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
14
2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін жүзеге асыру ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
19
2.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру модельдің құрылымы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
19
2.2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру модельді іске асыру және тестілеу ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
30
ҚОРЫТЫНДЫ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
48
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
49
РЕФЕРАТ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
51
ҚОСЫМША ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
55
НОРМАТИВТІ СІЛТЕМЕЛЕР
Ақпараттандыру туралы 2015 жылғы 24 қарашадағы №418-V ҚРЗ.
ҚР СТ 34.014-2002. Ақпараттық технология. Автоматтандырылған жүйелерге арналған стандарттар кешені. Автоматтандырылған жүйелер. Терминдер мен анықтамалар.
ҚР СТ 34.005-2002. Ақпараттық технология. Негізгі терминдер мен анықтамалар.
ҚР СТ 34.019-2005. (ISO IEC 12207: 1995, MOD) Ақпараттық технология. Бағдарламалық құралдардың өмірлік циклінің процестері.
ҚР СТ ISOIEC TR 24776-2012 (ISO IEC TR 24776:2009, IDT). Ақпараттық технологиялар. Жүйелер мен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу. Инженерлік құралдың мүмкіндіктеріне қойылатын талаптар бойынша нұсқаулық.
Қазақстан Республикасының Қаулысы. 2017 жылғы 12 желтоқсандағы Цифрлық Қазақстан, №827 Мемлекеттік бағдарламасы.
Қазақстан Республикасы көлік жүйесінің инфрақұрылымын дамытудың және ықпалдастырудың 2020 жылға дейінгі мемлекеттік бағдарламасы және Мемлекеттік бағдарламалар тізбесін бекіту туралы Қазақстан Республикасы Президентінің 2010 жылғы 19 наурыздағы № 957 Жарлығына толықтыру енгізу туралы" Қазақстан Республикасының Президенті Жарлығының жобасы туралы Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2013 жылғы 29 қарашадағы № 1263 қаулысы.
Қазақстан Республикасы Президентінің Жарлығы. Ақпараттық Қазақстан-2020 мемлекеттік бағдарламасы: бекітілген.2013 жылғы 8 қаңтар, №464.
АНЫҚТАМАЛАР
Ашкөз алгоритм - хроматикалық санға жақын бағытталмаған графиктің бояуын табудың ең қарапайым әдісі.
Ақпараттық модель - бұл объектінің параметрлері мен айнымалыларын, олардың арасындағы байланыстарды, объектінің кірістері мен шығыстарын сипаттайтын және кіріс шамаларының өзгеруі туралы ақпаратты модельге беру арқылы объектінің мүмкін күйлерін модельдеуге мүмкіндік беретін ақпарат түрінде ұсынылған объект моделі.
Математикалық модель - бұл шындықтың математикалық көрінісі, модельдің жүйе ретіндегі нұсқаларының бірі, оны зерттеу басқа жүйе туралы ақпарат алуға мүмкіндік береді.
ТЕРМИНДЕР МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР
АЖ - ақпараттық жүйе;
ИТӘ - иерархияларды талдау әдісі;
КИ - келісімділік индексі;
ТТ - техникалық тапсырма;
ДҚБЖ - деректер қорын басқару жүйесі;
МОЫПМ - Маршрутты оңтайландыру ықтималдығының пайыздық мәні.
КІРІСПЕ
Қазіргі жаһандық экономика халықаралық саудада тиімді логистиканың маңыздылығын анықтайды. Жеткізу жылдамдығына, құнына және сенімділігіне қойылатын күрделі талаптарды ескере отырып, диспетчерлік жүйелерде жеткізу және тасымалдау процестерін оңтайландыру міндеті ерекше өзекті болып отыр. Қазақстанның орталық Азияда орналасу себебінен, әлеуметтік-экономикалық саласына логистиканың дамуы үлкен әсер етеді. Сондықтан күрделі салымдардың тиімділігін арттыруда және шығындарды азайту мақсатында диспетчерлік автоматтанлырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру әрдайым даму үстінде.
Өсіп келе жатқан әлемдік тауар айналымы, жеткізу қызметтерінің күрт дамуы жағдайында диспетчерлік басқару процестерін оңтайландыру диссертациялық жұмыстың өзектілігі болып табылады. Халықаралық және ішкі тасымалдардың күрделілігі мен ауқымдылығы логистикалық тізбектерді диспетчерлік басқару мен ұйымдастырудың инновациялық тәсілдерін қажет етеді.
Тақырыптың зерттелу және ғылыми әзірлену дәрежесі. Жұмысты орындау барысында диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру мәселесімен айналысқан келесі авторлардың еңбектері қарастырылды, олар Li X., Zhang Y., Zhou D. [1], Wang J., Tian Y., Zhang Y., Wu W., Shen Z. [2], M.Frank, M.Ostermeier, A.Holzapfel, A.Hübner, H.Kuhn [3], Koutsandria G., Markakis E., Papavassiliou S. [4], Крутолапов А.С. [5] және т.б.
Зерттеу нысаны: Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасу қызметі.
Зерттеу пәні: Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жетілдіру.
Жұмыстың мақсаты: Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін әзірлеу және жүзеге асыру болып табылады.
Жұмыстың міндеттері:
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жүзеге асырудың алгоритмдерін зерттеу;
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасудың алгоритмдерін талдау және салыстыру;
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жүзеге асырудың моделін әзірлеу;
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жүзеге асырудың моделін жүзеге асыру және тестілеу.
Ғылыми жаңалығы:
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасудың моделін әзірленді;
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру программасы құрылды.
Қорғауға ұсынылатын қағидалар:
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасудың моделі;
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыруды іске асыру үшін құрылған программасының іске асырылуы.
Теориялық маңыздылығы: жұмыс барысында жүргізілген теориялық зерттеулер мен талдаулардың қорытындылары болашақ жұмыстың негізін құра алады.
Практикалық маңыздылығы: жұмыс автоматтандырылған жүйелерді диспетчерлеуде ақпарат алмасуды жүзеге асырудың моделін зерттеуді қарастырады, сонымен қатар ұзақ мерзімді даму арқылы толық логистикада ақпараттық жүйенің құралы ретінде қолданыла алады.
Эссе құрылымы зерттеу мақсаттарына сәйкес жасалған. Жұмыс кіріспеден, екі тараудан, қорытындыдан, әдебиеттер тізімінен және қосымшадан тұрады.
Кіріспе таңдалған зерттеу тақырыбының өзектілігін растайды, зерттеу нысанын, мақсаттарын, пәні мен объектісін анықтайды, жұмыстың теориялық және практикалық маңыздылығын растайды.
Бірінші тарауда автоматтандырылған жүйелерді беру кезінде ақпарат алмасу алгоритмдерінің шарттары анықталған. Автоматтандырылған жүйені беру кезінде ақпарат алмасу алгоритмдерін талдау, Vol.is б . Эвристикалық әдістердің сипаттамасы, толық артық әдіс, ашкөздік алгоритмі, кездейсоқ артық әдіс, тереңдікті шектеу әдісі, Sati әдісі талданады.
Екінші тарауда диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпарат алмасу реформасын жүзеге асыру қарастырылады: диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпарат алмасу моделін қалыптастыру; диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпарат алмасу моделіне негізделген бағдарламалық жасақтама жасау.
1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін әзірлеудің алғышарттары
1.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде қолданылатын алгоритмдердің сипаттамасы
Нақты жобаның міндеті - Қазақстан қалалары арасында және қала ішіндегі тауарлық материалдық құндылықтар тасымалдау қозғалысының математикалық моделін жасау.
Бұл ретте, модельді әзірлеудің мақсаты көлік құралдарының әртүрлі қуаттарын, жанармай багы мен оны тұтынудың әртүрлі көлемін және көліктің белгілі бір моделінің орташа жылдамдығын ескере отырып, маршруттың ең оңтайлы және қысқа жолын анықтау болып табылады.
Сондықтан бірнеше түрлі көліктерден тұратын жолдың қанша және қандай учаскелерінде ең аз қозғалыс уақыты тұрғысынан оңтайлы болатындай етіп тоқтауы керек екенін анықтау қажет.
Ұқсас мәселелерді шешу, көбінесе логистикалық тапсырманың көмегімен қолданылады.
Логистика мәселесі деп аталатын математикалық модель экономика саласында кеңінен қолданылады. Оқу және ғылым әдебиеттерінде тауар жеткізу мәселесін шешу көп жағдайда Гамильтон циклін іздеуді білдіреді. Бірақ бұл екі тапсырма жалпы алғанда, екі түрлі болып табылады. Гамильтон циклін іздеу тек тапсырма шарттарына елеулі шектеулер болған жағдайда ғана шешімі табылады. Басқаша жағдайда бұл қатеге әкеліп соқтыруы мүмкін. Сатушының міндетін Гамильтон циклін іздеуге азайту шарттары келтірілген және осы шарттар орындалмаған жағдайда шешім алгоритміне қосымша қадамдар енгізу қажеттілігі көрсетілген [6].
Экономикалық және басқарушылық есептерді шешу үшін математикалық әдістерді қолданған кезеңінде маңызды кезең болып қолайлы математикалық модельді таңдау немесе құру болып табылады, бір жағынан - қойылған тапсырмаға сәйкес, екінші жағынан - қажетті қиындық деңгейіне ие. Кеңінен қолданылатын математикалық модельдердің бірі - оңтайландыру міндеті, онда мақсатты функция әр түрлі Қалалар арасында қозғалудың Құны болып табылады және шешу әдістері жақсы зерттеліп барлық экономикалық бағыттағы студенттердің оқу жоспарына енеді. Дегенмен, дайын шешім алгоритмдерін пайдаланудан сақ болу керек, себебі модель жасау кезінде ресімдеу қателерін байқау есептеу қателерін байқаудан қиын болып саналады. Төменде практикалық басқару міндеттерін шешу кезінде орындалуы керек шарттар егжей-тегжейлі қарастырылады [7-8].
Классикалық есептің сипаттамасы. Диспетчер міндеті - біріктіру, оңтайландыру. Жүргізуші өзі үшін ең аз шығындармен N қалаларды айналып өтуі керек. Классикалық қойылымда қалалар арасындағы қашықтықты, көшу құнын немесе жұмсалған уақытты шығындар ретінде қарастыруға болады. Барлық қалалар арасында қозғалу үшін шығындар мәндерін біле отырып, сіз тарифтік пішін (төлем пішіні, шығындар пішіні) деп аталатын пішін құра аласыз c = (cij), i қаладан j қаласына ауысудың Мәндерінен тұрады. Азайтуды қажет ететін мақсатты функция келесідей:
(1)
Xij = 1 айнымалысы, егер жүргізушінің жалпы жолында i қаладан j қаласына дейінгі жол болса және Xij = 0 керіс жағдайда [9-10].
Классикалық қойылымдағы мәселені шешу және оның кемшіліктеріне тоқталып кетейік. Тек шағын қашықтық үшін N шешімді шамадан тыс табуға болады, қалалар саны бірнеше ондағанға дейін ұлғайған кезде шешім өте көп еңбекті қажет етіп, кез-келген заманауи компьютерге қол жетімді емес, оның себебі - диспетчер міндеті толық тапсырмалар класына кіреді. NP. Математиктер жүргізуші мәселесін ең қысқа деп Гамильтон циклін табу арқылы шешуді ұсынды, яғни мұндай цикл, әр қалаға дәл бір рет барып бірнеше рет бару тиімсіз. Мұны оңай түсіндіруге болады, себебі қаладан қалаға дейінгі жол әрдайым басқа қаладан өтетін жолға қарағанда қысқа. Ең қысқа маршрутты іздеу қаладан қалаға дәл N қозғалысынан тұратын маршрутты іздеуге дейін азаяды. Мұндай мәселені дереу шешуге болады. Өткен ғасырдың екінші жартысында динамикалық программалау әдістері, сызықтық және алгоритмдік тұрғыдан ең тиімді әдістердің бірі болып табылатын филиалдар мен шекаралар әдісі пайда болды [11]. Бұл әдістердің барлығы оқу әдебиеттерінде сипатталған, тек шектеулі қолданысқа ие, себебі олар тек метрикалық есепті шығаруға жарамды. Егер қалалар арасындағы қашықтықты қарастыратын болсақ, онда С матрицасының элементтері үшін үшбұрыштың теңсіздігі әрдайым орындалатыны анық. Бірақ метрикалық шарт (үшбұрыштың теңсіздігін орындау), қашықтық емес, қаладан қалаға көшу құны CL1 ретінде қарастырылса, орындалмауы мүмкін, сонымен қатар олар әртүрлі көлік түрлерін таңдау мүмкіндігіне байланысты бұзылады. Егер аталған шарттар орындалмаса мәселені басқа жолмен шешу керек немесе оны метрикалық ету үшін тарифтік матрицаның кейбір түрлендірулерін жүргізу керек. Алайда, көбінесе оқулық авторлары Гамильтон циклін қолданудың шектеулілігі туралы ештеңе жазбайды, сонымен қатар оқу материалдарында Гамильтон циклін жауап ретінде табудың мысалдарын көруге болады және бұл жауап оңтайлы емес.
Толық шамадан тыс (немесе Дөрекі күш әдісі, ағылш. brute force) - математикалық есептерді шешу әдісі. Ол барлық нұсқаларды жан-жақты шешуді іздеу әдістерінің класына жатады. Толық таңдаудың қиындығы мәселенің барлық мүмкін шешімдерінің санына байланысты. Егер шешімдер кеңістігі өте үлкен болса, онда толық шамадан тыс бірнеше жыл немесе тіпті ғасырлар бойы нәтиже бермеуі мүмкін. NP санабындағы кез-келген тапсырманы толық шамадан тыс шешуге болады. Сонымен қатар, есептің әрбір нақты мүмкін шешімінен мақсатты функцияны есептеу барлық мүмкін шешімдердің санына байланысты көпмүшелік уақытта жүзеге асырылуы мүмкін болса да, толық шамадан тыс жұмыс экспоненциалды жұмыс уақытын қажет етуі мүмкін. Толық шамадан тыс екі программалық жасақтама мүмкін. Біріншісі - графиктің барлық шыңдарын рекурсивті айналып өту және әр шың үшін оған іргелес барлық ықтимал бояу нұсқалары жатады.
Екіншісі - графиктің барлық шыңдары үшін бояудың дәйекті генерациясында және оның оңтайлылығын тексеруде. Екі тәсіл де оңтайлы нәтиже береді, бірақ рекурсивті асып кету салыстырмалы түрде ұзақ уақыт ішінде жасайды.
Графиктің әр түрлі шыңдарын толық рекурсивті шамадан тыс көбейтуге негізделген бояу мәселесін шешу алгоритмін қарастырыңыз. Бұл алгоритм опциялар ағашымен жұмыс істейді, оны айналып өту нақты шешімді табуға мүмкіндік береді (графиктің хроматикалық саны). Нақты шешімді табу алгоритмнің экспоненциалды уақыт күрделілігімен қамтамасыз етіледі.
Берілген G графигінде екі іргелес емес шыңдарды таңдап, екі жаңа график құрайық: G графигіне жиек қосу арқылы алынған және X және У шыңдарын біріктіру арқылы G-ден алынған. Х, У шыңдарының кем дегенде біреуі іргелес.
Егер G графигінің дұрыс бояуында X және У шыңдары әртүрлі түстерге ие болса, онда ол график үшін де дұрыс болады . Егер G графигінің бояуындағы X және У шыңдарының түстері бірдей болса, онда графикті түстердің бірдей санына бояуға болады: жаңа Z шыңы X және У шыңдары боялған түске боялады, ал қалған шыңдар G графигіндегі түстерді сақтайды және керісінше, графиктердің әрқайсысының бояуы G графигін түстердің бірдей санына бояйтыны анық. Сондықтан, бұл графиктің бояуын түстердің минималды санына рекурсивті түрде табуға мүмкіндік береді. Графиктің бастапқы графикпен бірдей шыңдары бар екенін ескеріңіз, бірақ оның шеттері көп. Сондықтан рекурсия, соңына келгенде, толық графиктерге әкелінеді, және олар үшін бояу мәселесі тривиальды түрде шешіледі.
Ашкөз алгоритм - хроматикалық санға жақын бағытталмаған графиктің бояуын табудың ең қарапайым әдісі болып келеді [12]. Ашкөз алгоритм G графигінің барлық Х шыңдарын мүмкіндігінше минималды түске дәйекті түрде бояудан тұрады, егер берілген шыңға іргелес бірде-бір шың осы түске боялмаған болса. Графикті минималды бояу мәселесі үшін аталған әдіс оңтайлы шешімді табуға кепілдік бермейді. Әдістің уақыттық күрделілігі - O (N) бағанындағы шыңдар санына (N) қатысты сызықтық болып табылады. Ең жылдам болғандықтан, бұл әдіс оңтайлы нәтижеден алыс нәтиже бере алады (онда графиктің бояуы минималды болады). Ашкөзді алгоритм v_1 v_n шыңдарын реттейді және v_i шыңына v_i V_(i-1) көршілерін бояу үшін пайдаланылмаған ең кіші қол жетімді түсті дәйекті түрде тағайындайды немесе жаңасын қосады. Алынған бояу парағының сапасы таңдалған тәртіпке байланысты. Әрқашан ашкөз алгоритмді (_X^)(G) түстердің оңтайлы санына әкелетін тәртіп бар. Екінші жағынан, ашкөзді алгоритм қалағаныңызша нашар болуы мүмкін; мысалы, n шыңдары бар тәжді 2 түспен бояуға болады, бірақ N2 түстің ашкөзді бояуына әкелетін шыңдардың реті бар.
Шыңдардың дәрежелерін есепке алуға негізделмеген ашкөздік тәсілінің стратегиясын екі программа іске асыру мүмкін:
шыңдарды кездейсоқ ретпен бояу;
шыңдарды рекурсивті бояу: графиктің ерікті шыңы мүмкін болатын ең төменгі түске боялған, содан соң әдіс іргелес ағымның әр шыңына кезектесіп қолданылады.
Ашкөздік алгоритмі оңтайлы бояуды қамтамасыз етпейтіндіктен, ашкөздік алгоритмі арқылы алынған нәтижелерді оңтайлыға жақындату үшін Графиктерді Шың градустары бойынша дәйекті бояуды ұйымдастыру үшін әртүрлі стратегиялар қолданылады. Мысалы, ең қисық (және іргелес) шыңдарды табу стратегиясы алдымен боялған.Тағы бір стратегия - графиктің барлық шыңдарын олардың дәрежелерінің өспеуі және кейіннен бояуы бойынша алдын-ала сұрыптау. Мұндай алгоритмнің есептеу күрделілігі ашкөз іздеудің басқа әдістеріне қарағанда үлкен, себебі графиктің шыңдарын алдын-ала сұрыптау қажет. 2.2-суретте шыңдарды ашкөзді алгоритммен бояудың реттілігі көрсетілген. 2.3-суретте ашкөзді алгоритммен хроматикалық санды іздеу кезінде шыңдардың бояу тізбегі көрсетілген.
Сурет 1. Графиктің шыңдарын ашкөзді алгоритммен бояу реті
Сурет 2. Ашкөзді алгоритмнің рекурсивті вариациясы арқылы хроматикалық санды іздеу кезінде шыңдарды бояудың реттілігінің мысалы
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс. Графиктің өлшемдері тым үлкен болған жағдайда және нақты әдістермен оңтайлы бояуды алу қиын болған жағдайда графиктің хроматикалық санына жақсы жуықтауды табуға мүмкіндік беретін көптеген эвристикалық графикалық бояу процедуралары бар.
Әдістердің ең қарапайымында шыңдар алдымен олардың дәрежелерінің өспеу ретімен орналасады.
Бірінші шың 1 түске боялған; содан кейін шыңдар тізімі жоғарыдан төменге қарай қаралады (дәрежелердің өспеуі бойынша) және 1-ші түс осы түске боялған басқа шыңға іргелес емес кез-келген шыңды бояйды. Содан соң тізімдегі бірінші боялмаған шыңға ораламыз, оны 2-ші түске бояп шыңдар тізімін жоғарыдан төмен қарай қайта қараймыз, 2-ші түске боялмаған кез-келген боялмаған шыңды 2-ші түске боялған басқа шыңмен байланыстырамыз. Сол сияқты, барлық шыңдар боялғанша 3, 4 және т.б. түстермен әрекет етеміз. Пайдаланылған түстер саны графиктің хроматикалық санының шамамен мәні болады.
Кездейсоқ сұрыптау әдісі графикті бояудың (Z) нұсқаларының берілген санын ерікті түрде сұрыптау және олардың ішінен ең оңтайлы таңдау болып табылады. 2.3-суретте кездейсоқ шамадан тыс жұмыс әдісінің мысалы келтірілген [9]. Алгоритмнің күрделілігі: O (Z).
Сурет 3. Кездейсоқ шамадан тыс жұмыс әдісінің мысалы
Тереңдікті шектеу әдісі. Тереңдікке өту кезінде, ең алдымен, соңғы салынған шыңдарды ашу керек. Бірінші, демек, соңғы ашылатын шың-тамыр. Әрекет әрқашан шыңдардың сол жақ тармағымен жүреді. Шамадан тыс шектеуді қандай да бір жолмен шектеу үшін шамадан тыс ағашта шыңның тереңдігі туралы түсінік енгізіледі. Ағаш тамырының тереңдігі нөлге тең, ал кез-келген келесі шыңның тереңдігі - оның алдындағы шыңның тереңдігі. Ең үлкен тереңдік әрқашан сол сәтте ашылуы керек шыңға ие болады. Егер пайда болған жол пайдасыз болып шықса, яғни мақсатты шыңды ашудың берілген тереңдігінде жұмыс істемесе, ашылғанға дейінгі шыңға оралып, оған тағы бір ашу операциясын қолдануға тырысу керек. Қайтару көрсеткіштер арқылы жүзеге асырылады. Шыңдардың пайда болу процесінде берілген шекаралық тереңдікке жеткенде, осы шекарадан аспайтын ең үлкен тереңдіктің шыңы ашылады. Тереңдікті таңдау алгоритмі келесідей болып табылады.
1. Бастапқы күйге сәйкес келетін бастапқы шың ашылады.
2. Бастапқы шыңның ашылуы нәтижесінде алынған бірінші шың ашылады. Көрсеткіш қойылады.
3. Егер ол ашылса, келесі жаңадан пайда болған шың ашылады. Егер шың ашылмаса, онда үдеріс алдыңғы шыңға оралады.
4. Мақсат еткен шыңды алғаннан кейін ашу процесі аяқталып белгілерге сәйкес тамырға апаратын жол салынады. Доғаларға сәйкес келетін операторлар есептің шешімін құрайды.
5. Егер берілген ашылу тереңдігі үшін мақсат етілген шың табылмаса, онда барлық үдеріс қайтадан қайталанады, ал алдыңғы кезеңде алынған ең сол жақ жаңа шың ретінде қарастырылады.
1.2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелердің оңтайландыру моделін жобалау
Ақпараттық жүйенің өмірлік циклі, Әдетте, Ақпараттық жүйені пайдаланудың барлық компоненттерінің тұтастығы мен үздіксіздігін қамтамасыз ету үшін қажетті шаралар тізімі болып саналады [13-14].
Ақпараттық жүйелер және бағдарламалық жасақтама, жүйені дамытудың өмірлік циклі (SDLC), сонымен қатар қосымшаны әзірлеудің өмірлік циклі деп аталады, бұл жоспарлау, құру, ақпараттық жүйелер. Tестілеу және орналастыру [1]. Жүйені дамытудың өмірлік циклінің тұжырымдамасы бірқатар аппараттық және бағдарламалық жасақтама конфигурацияларына қолданылады, өйткені жүйе тек аппараттық құралдардан, тек бағдарламалық жасақтамадан немесе екеуінің жиынтығынан тұруы мүмкін [15-16]. Бұл цикл әдетте алты кезеңнен тұрады: Талаптарды талдау, жобалау, әзірлеу және тестілеу, енгізу, құжаттама және бағалау. Жүйені дамытудың өмірлік циклі жүйелік инженерлер мен жүйені әзірлеушілер ақпараттық жүйесін жоспарлау, жобалау, құру, сынау және тарату үшін пайдаланатын бірнеше нақты анықталған және нақты жұмыс кезеңдерінен тұрады. Құрастыру желісінде салынған кез-келген зат сияқты, SDLC мақсаты тұтынушылардың күтулеріне негізделген тұтынушылардың үміттерін қанағаттандыратын жоғары сапалы жүйелерді шығару немесе әрбір нақты анықталған қадам үшін белгіленген мерзімдер мен шығындар сметасы шегінде жұмыс істейтін жүйелерді жеткізу болып табылады. Компьютерлік жүйелер күрделі және жиі (әсіресе Жақында Қызметке Бағытталған Архитектураның өсуімен) әртүрлі бағдарламалық жасақтама жеткізушілері жеткізетін көптеген дәстүрлі жүйелерді біріктіреді. Күрделіліктің осы деңгейін басқару Үшін Сарқырама, спираль , икемді бағдарламалық жасақтама жасау , жылдам прототиптеу, біртіндеп және синхрондалған және тұрақты сияқты бірнеше SDLC модельдері немесе әдістемелері жасалды [17].
SDLC-ді ептіліктен дәйекті әдістемелерге дейінгі итерациялар спектрімен сипаттауға болады. XP және scrum сияқты икемді әдістемелер даму циклі бойында жылдам өзгерістерге (SDLC тәсілінің үлгісін сақтамай) мүмкіндік беретін жеңіл процестерге бағытталған [18]. Рационалды интеграцияланған процестер мен динамикалық жүйелерді құру әдістемесі сияқты итеративті әдістемелер жобаның шектеулі көлеміне назар аударады және өнімдерді бірнеше итерация арқылы кеңейтеді немесе жетілдіреді. Сарқырама сияқты дәйекті немесе үлкен дизайнды (Bduf) модельдер үлкен жобалар мен тәуекелдерді сәтті және болжамды нәтижелерге бағыттау үшін толық және дұрыс жоспарлауға бағытталған. Анаморфты даму сияқты басқа модельдер жобаның ауқымы мен ерекшеліктерін дамытудың адаптивті итерацияларын басшылыққа алатын даму формасына бағытталған.
Жобаны Басқаруда жобаны жобаның өмірлік циклі (Plc) және SDLC арқылы анықтауға болады, оның барысында сәл өзгеше әрекеттер орын алады. Тейлордың (2004) пікірі Бойынша, жобаның өмірлік циклі жобаның барлық іс-әрекеттерін қамтиды, ал жүйені дамытудың өмірлік циклі өнімнің қажеттілігін Жүзеге Асыруға бағытталған [19].
SDLC-бұл әдістеме емес, бағдарламалық жасақтаманың өмірлік цикліндегі қадамдардың сипаттамасы. Кең мағынада бұл кезеңдер: тергеу, талдау, жобалау, салу, сынау, енгізу, техникалық қызмет көрсету және қолдау. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің барлық әдістемелері SDLC қадамдарын орындайды.
АЖ құрудың негізгі кезеңдері мыналарды қамтиды:
Сурет 4. Іске асырудың негізгі кезеңдері
Жүйелік Талаптарды қорытындылау бөлімі аясында келесілер жүзеге асырылады:
Мақсаты зерттелуде;
Пайдаланушы сұраулары дайын;
Ол дамудың маңыздылығын атап өтті .
Белгілі бір кезеңде IT-менеджер, өндіріс бөлімінің бастығы сияқты қатысушылар қолданылады. Барлық жұмыстар жасалғаннан кейін орындалған жұмыстар туралы есеп жасалады - автоматтандыру объектісі сипатталады, жүйелік талаптар қойылады, құрылыс, пайдалануға беру және техникалық қызмет көрсету шығындары көрсетіледі, жүйенің дұрыс жұмыс істеуі үшін жағдайлар жасалады., оны жүзеге асырудың ықтимал әсерін көрсетеді.
Тұжырымдамаға дайындық бөлімі аясында ТЕК IT-менеджер жұмыс істейді. Барлық сипатталған әрекеттерді орындағаннан кейін барлық талаптарға толық жауап беретін барлық қолайлы нұсқалардың ішіндегі ең табыстысы анықталады.
Тұжырымдаманы дайындау кезеңі аяқталғаннан кейін автоматтандыру жобасының техникалық шарттары жасалады. Өндірістен кейін ол келісіліп, мақұлдануы керек. Бұл кезеңге АТ менеджері мен іс қағаздарын жүргізу бөлімінің бастығы қатысады. Аяқтағаннан кейін бұл тармақ АЖ және ішкі жүйенің функцияларын, шоғырландырылған және тәуелсіз функциялардың құрылымын, ДҚБЖ тұжырымдамасын, ДҚБЖ құрылымын, бағдарламалық құралдардың параметрлері мен функцияларын көрсетеді.
Орнату кезеңіне мыналар кіреді: зерттелетін объектіні дайындау, кадрларды даярлау, пайдалануға беру және құрастыру, сынақтарды өткізу, пайдалануға беру және қабылдау үшін алғашқы практикалық сынақтар. Бұл кезеңде АТ Менеджері, Жүйелік Әкімші және іс қағаздарын жүргізу бөлімінің бастығы жұмыс істейді. Демек, IP тестілерінің нәтижелері тексеріледі, Tor сәйкестігі тексеріледі, мүмкін қателер жойылады және барлық құқықтық актілерге қол қойылады.
Келесі модельдер жиі қолданылады:
Каскадтық модель (сурет 5) сипатталған қадамдардың кезектесіп орындалуын бірінші кезектегі тәртіппен қабылдайды. Келесі кезеңге өту барлық алдыңғы кезеңдерге толық дайындықты көрсетеді.
Сурет 5. Каскадты LC моделі
Орташа бақыланатын кезеңдік модель (сурет 6). АЖ құрылысы әр қадамда кері циклмен қайталанады. Интерфазалық басқару элементтері әр түрлі кезеңдердегі жобалау нәтижелерінің нақты өзара әрекеттесуін қарастыруға көмектеседі; әр кезеңнің қызмет ету мерзімі агрегаттау кезеңімен бірдей.
Сурет 6. Ортаңғы бақылауы бар кезеңдік модель
Спиральды модель (сурет 7) итеративті және каскадты модельдердің идеяларын біріктіретін бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу процесінің үлгісін білдіреді. Оның мәні мынада: түпкілікті өнімді жасаудың бүкіл процесі шартты жазықтық түрінде ұсынылған, 4 бағытқа бөлінген, олардың әрқайсысы оның дамуының әртүрлі кезеңдерін білдіреді: мақсаттар қою, тәуекелдерді бағалау, әзірлеу және тестілеу, жоспарлау.жаңа итерация.
Спиральды модельде әзірленген өнімнің өмірлік жолы спираль түрінде ұсынылған, ол жобалау кезеңінен бастап әрбір келесі кезеңнің өтуімен ашылады. Осылайша, келесі кезектің шығуында біз қолданыстағы құрылысты аяқтайтын дайын прототипті алуымыз керек. Барлық талаптарға жауап беретін прототип шығаруға дайын.
Спиральды модельдің басты ерекшелігі-ықтимал тәуекелдердің шоғырлануы. Бағалау үшін тиісті бөлім де белгіленген. Әр цикл өнімнің басқа нұсқасын жасауды жүзеге асырады, жоба ережелері бекітіледі, оның сапасы тексеріледі, болашақ циклдің жұмысы қарастырылады.
Дамудың бастапқы кезеңдеріне - әзірлеу мен зерттеуге көп көңіл бөлінеді, мұнда барлық техникалық шешімдер түзетіліп, прототиптермен көрсетіледі.
Әзірленіп жатқан жоба үшін Каскадты модель қосымшаларды әзірлеуге ең қолайлы, себебі ол аралық қадамдарды бақылай алады.
Әрі қарай, әзірленген жүйені енгізу стратегиясы таңдалады. Қазіргі уақытта ақпараттық жүйелерді енгізудің төрт стратегиясы бар:
Сурет 7. Спиралды модель
Параллельді стратегия-қажет болған жағдайда ескі жұмыс жүйесін жаңасына ауыстыру;
Өткір ауысу-бұл стратегия бір автоматтандыру жүйесінен екіншісіне күрт ауысуды көздейді;
Пилоттық жобаны эксперименттік қолдану-кенеттен көшу стратегиясы, бірақ шектеулі өнім санына қатысты-шағын қызмет көрсету саласында ең табысты болып табылады;
Тар жолға кірген кезде кіру схемасы тек тар жолға және онда жұмыс істейтін адамдарға ғана жүзеге асырылады.
Компания қызметінің егжей-тегжейлері мен шарттарына, сондай-ақ әзірленіп жатқан ақпараттық жүйенің сипаттамаларына сүйене отырып, іске асыру стратегиясы ретінде пилоттық жобаның пилоттық операциялық стратегиясы таңдалды, өйткені бұл жағдайда жүйені енгізу ең оңай болады [20-22].
2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін жүзеге асыру
2.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру модельдің құрылымы
Бағдарланбаған когерентті өлшенген график бар, мұндағы V - шыңдардың жиыны, Е - шеттердің жиыны, W{Vi)-i-ші шыңның салмағы. Графиктің төбелері бір-біріне жақын орналасқан екі шыңның түсі бірдей болмайтындай етіп боялуы керек, ал бір түсті шыңдардың максималды массасы ең кішісіне жетеді:
(2)
Мұндағы Bi - i-ші түске боялған графиктің іргелес емес шыңдарының жиынтығы.
Ресми қабылданған түрі бойынша:
Келесі шартты ескере отырып:
Бұл жұмыс VP барлық функциялар класына жатады [9-12]. Бұл мәселені шешу үшін жоғарыда ұсынылған әдістердің тиімділігін салыстырайық, атап айтқанда:
- Толығымен шамадан тыс әдіс;
- Ашкөздік алгоритмі;
- Кездейсоқ шамадан тыс әдіс;
- Әдіс тереңдігін шектеу.
Салыстыру 100 және 16 және 18 қарапайым графиктер әдісімен жасалады (ілмектер мен шеттердің көптігінсіз). Өкше буындары мен салмақтары бір заң бойынша кездейсоқ бөлінеді. Шыңдардың салмағы 1-ден 60-қа дейін.
Жүздеген графиктердің ішінен графиктер таңдалды, осылайша түстердің түстерінің саны бойынша барлық жылдам алгоритмдер төмен болып саналады. 600 төбесі бар 15 график үшін 140 болды, онда барлық жылдам алгоритмдер Түстер саны бойынша оңтайлы түстер берді. Бұл жағдайлардың орташа мәні кестеде көрсетілген.
Есептеу эксперименті көрсеткендей, толық іріктеу әдісінің орташа дәлдігі басқа алгоритмдердің нәтижелері шамамен 25-50% төмен. Бірақ, аталған алгоритмнің есептеу құны жылдам алгоритмдерге қарағанда жоғары және шыңдар саны артқан сайын тез өседі. Кішкене графиктер үшін (13 шыңға дейін) дәл алгоритмді қолдануға болады.
Кесте 2.1
Шыңды графиктер жағдайында орташа Tmax
Толығымен шамадан тыс әдіс
Орташа Tmax
Ашкөздік алгоритмі
65
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
103
Әдіс тереңдігін шектеу
111
Толығымен шамадан тыс әдіс
103
12 шыңдық графиктер үшін алгоритмдердің орташа жұмыс уақыты кесте 2-де көрсетілген.
Кесте 2.2
Шыңдық графиктер жағдайындағы жұмыс уақыты
Алгоритм (түрлер)
Орташа жұмыс уақыты
Толығымен шамадан тыс әдіс
529,084
Ашкөздік алгоритмі
0,005
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
0,056
Әдіс тереңдігін шектеу
0,003
Кесте 2.3
Шыңды графиктер жағдайындағы орташа уақыты Tmax
Толығымен шамадан тыс әдіс
Орташа Tmax
Ашкөздік алгоритмі
80
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
112
Әдіс тереңдігін шектеу
129
400 графиктің 15 шыңы үшін 66-сы табылды, онда барлық жылдам Алгоритмдер түстер саны бойынша оңтайлы бояулар береді. Осы әрекетке арналған Tmax орташа мәні кесте 4-де баяндалған.
Кесте 2.4
Шыңдық графиктер жағдайындағы жұмыс уақыты
Алгоритм (түрлер)
Орташа жұмыс уақыты (мс)
Толық шамадан тыс әдіс
60980,3
Ашкөздік алгоритм
0,012
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
0,004
Тереңдікті шектеу әдісі
0,004
Орташа өлшемді графиктер үшін алгоритмді таңдау (шамамен 17 шыңнан) енді соншалықты онша анық емес, себебі тұжырымдаманың нақтылығы ұзақ мерзімді жұмыспен қамтамасыз етіледі, бұл әрдайым қолайлы бола бермейді. Ақырында, үлкен графиктер үшін (он шың) есепті белгілі бір алгоритммен ақылға қонымды мерзімде шешу мүмкін емес және бұл жерде жылдам шешімді таңдау керек сияқты.
Экономикалық, әлеуметтік, жасанды және табиғи жүйелерді зерттеу кезінде олардың біртұтас объект ретінде жұмыс істеуінің барлық шарттарын түсіну үшін көптеген сыртқы ықпал көрсеткіштерді ескеруді қажет етеді. Алайда, керек деректер қорының болмауы жалпы ақпарат арасындағы барлық дерлік қатынасты ескермейді, модельдеу және болжау секілді функциялардың кейбір мүшелері үшін ақпарат көбінесе қолжетімді болмауы мүмкін. Сонан соң қажетті деректер эксперттік бағалау бойынша жасалады. Олар көбіне жүктелетін айнымалылар түрінде жазылады, олар соңғы нәтижеге сәйкес келетін ықпал көрсеткіштің үлесін өлшеу үшін қолданылады.
Массалық үлес коэффициентін есептеу. Жүктеме ықпал көрсеткіштерін қарастырудың әртүрлі әдістері қолданылады, олардың ішінде бірнеше әдістер әзірленді. Массалық үлес коэффициентін анықтау үшін қолданылатын әдістерге жалпы шолу жасаудың қажеті жоқ болғандықтан, ең маңызды әдіске, жуықтауға тоқталайық.
Тікелей реттеу. Сарапшылар салмақ талаптарына байланысты ықпал көрсеткіштерді ескереді, мысалы, барлық салмақтардың қосындысы 1 немесе 100 пайызды құрайды. Әрине, егер сандар жеткілікті болса, өнімді кейінгі есептеу үшін басқа айнымалыларды қолдануға болады. Бұл процесс көбінесе бірдей сандық деңгейде нақты мән коэффициенттерін алумен шатастырылады. Алайда, бұл параметрлер салмаққа тәуелді преференциалдық коэффициенттер деп аталады, өйткені бұл жағдайда соңғы нәтижеге әсер етпейтін салыстырмалы ықпал көрсеткіш бағалау жүргізіледі. Жүктеме коэффициентін алып, осында тоқтайық.
Бұл әдістің күрделілігі мынада: барлық элементтерді жасыру маңызды, өйткені элементтердің шынайы мәндерін анықтау кезінде мамандар оларды басқалармен салыстыруға міндетті. Қиындықтардың тез өсуі ықпал көрсеткіштердің санына тәуелді. Эксперт мамандардың жұмыс барысындағы техникалық проблемалар салмақ ықпал көрсеткіштерінің ағымдағы мәнін әрқашан бақылаудың маңыздылығына байланысты туындайды, яғни біз тұрақтылықтың жоғарылауының маңыздылығына тап болмаймыз немесе кейінгі ықпал көрсеткіштерге ықпал етпейміз. Егер бұл орын алса, бірнеше рет орын алуы мүмкін аталған коэффициенттерді конфигурациялау қажет. қайталану саны артады.
Бөлу индикаторы бұл әдіс маманның жұмысының күрделілігін төмендетуге мүмкіндік береді, өйткені бұл жағдайда сараптамалық бағалау қажет, мысалы, объектіні құрайтын ықпал көрсеткіштердің ережелері деңгейіне байланысты олардың қасиеттері анықталады, өйткені олар азаяды немесе көбейтіледі.
R11, R21,...,Rn1R12, R22,...,Rn2 ... ... ... ... ... ..R1 m, R2m,...,Rnm
((3)
Мұндағы аталған Rij - кем дегенде 2 ықпал көрсеткіштің дәрежесі бірдей болуы мүмкін, бірақ содан кейін олар тек бөлшек түрінде болады. Массалық үлес коэффициентінің жалпы графигі бағандағы әрбір дәреженің орташа мәнімен берілген.
Бұл әдістің артықшылығы оның қарапайымдылығында, бірақ қарапайымдылықтың оң әсері бар емес, өйткені орташа дәреже тікелей позициялау жағдайдағыдай барлық ықпал көрсеткіштерді бақылаудың басқа әдістерімен салыстырғанда массалық үлес коэффициентінің өрескел бағасын береді..
Коэффициенттерді ықпал көрсеткіштерге ауыстыру. Осылайша, эксперт мамандарға 1-10 сияқты нүктелік деңгейдегі белгілі бір ықпал көрсеткіштерді бағалау ұсынылады. Нәтижесі келесідей:
y11, y21,...,yn1y12, y22,...,yn2 ... ... ... ... ... ..y1 m, y2m,...,ynm
(4)
Мұндағы yij-j-ші эксперттен алынған ықпал көрсеткіштің баллдық бағасы, N-ықпал көрсеткіштердің қосындысы, m - эксперт саны.
Массалық үлес коэффициенттерінің жиынтық бағалары көбінесе тиісті регрессиялық модельді таңдау арқылы анықталады. ықпал көрсеткіштердің Wi массалық үлес коэффициенттерінің орташа бағасы тривиальды формулалар бойынша алынады:
wi=j=1mwijj=1mi=1nwij
(5)
Мұндағы wij-барлық эксперт мамандардың бағалауынан туындайтын I-ші объектінің салмағы;
wij=xiji=1nxij
(6)
Мұндағы xij - J эксперт маман берген I ықпал көрсеткішті бағалау; N-ықпал көрсеткіштер саны, m-эксперт мамандар саны.
Бұл әдіс белгілі бір дәрежеде жеке ықпал көрсеткішті бағалаудың басқаларға тәуелділігін әлсіретеді, бірақ оны толығымен жоймайды, себебі ықпал көрсеткіштерді салыстыру қажет, әйтпесе маңыздылық коэффициенттерін дұрыс орналастыру мүмкін болмайды.
ХХ ғасырдың 80-ші жылдарында Т. Саати құрған иерархияларды талдау әдісі (ИТӘ) жоғарыда келтірілген күрделілікті ішінара азайтуға шақырылды. Бұл әдіс иерархиядағы сияқты иерархияның әр деңгейіндегі шектердің немесе параметрлердің жұптарын салыстыруға негізделген. . Ең тиімділерінің бірі-американдық ғалым Томас жасаған иерархиялық талдау әдісі (ИТӘ). Білікті математик, 1970 жылдары АҚШ пен Кеңес Одағы арасындағы қарусыздан. жөніндегі Женева келіссөздеріне қатысқан. Осы арада ол басымдықтарды ұйымдастыру идеясын көтерді. Бұл идеяны Кейінірек ИТӘ тұжырымдады.
ИТӘ жалпы өлшеу теориясы болып саналады. ИТӘ көп деңгейлі иерархиядағы дискретті және үздіксіз жұптардан реляциялық шкалаларды алу үшін қолданылады. Салыстырулар мүмкін болатын артықшылықтарды көрсететін нақты мәндер немесе болжамдар негізінде жасалуы мүмкін. ИТӘ көптеген критерийлер бойынша шешім қабылдауда, стратегиялық жоспарлауда, болжауда және тіпті дауларды шешуде кеңінен қолданылады. Әдістің мақсаты-силлогизмсіз дедуктивті және индуктивті пайымдау үшін қолданылатын сызықтық емес құрылымдарды талдау, сонымен бірге олардың арасындағы заңдылықтарды ескере отырып және қорытынды жасауда ымыраға келу[]. ИТӘ баламалар мен критерийлердің басымдылығын есептеу арқылы ең жақсы шешімді немесе баламаны таңдау үшін қолданылады. Критерийлерді таңдау шешім қабылдаушыға байланысты, критерийлерді өлшеуге болады Температураны өлшеу шкаласы сияқты әртүрлі шкалалар [2]. Бірақ шешім қабылдауда физикалық емес және өлшем бірлігі жоқ критерийлер болуы мүмкін. мұндай жағдайларда, Біріншіден, негізгі мақсатқа қосқан үлесін сипаттайтын ситуациялық өзектілік тұрғысынан критерийлердің басымдылығын есептеңіз, екіншіден, осы нұсқалардың сақталуын көрсететін баламаның басымдылығын анықтаңыз. (2.5-кесте):
Кесте 2.5
Факторлардың арақатынасын сараптамалық салыстырудың ерекшелігі
Үкім
Түсіндірме
1.Бірдей маңыздылық
Қорытынды мақсатқа факторлардың бірдей үлесі
2. ...
Қосымша өрнек
3. Кішігірім артықшылық
Үкім мен тәжірибе бір фактордың басқаларынан оңай артықшылығын береді
4. ...
Қосымша өрнек
5. Айқын артықшылық
Бір фактордың басқа факторларға сезімтал
Үстемдігі
6. ...
Қосымша өрнек
7. Жоғары артықшылық
Бір фактордың басқаларынан айтарлықтай артықшылығы бар
8. ...
Қосымша өрнек
9. Ең жоғары артықшылық
Бір фактордың басқаларынан сенімді
артықшылығы бар
Мұндай біркелкі салыстырудың нәтижесі диагоналы 1 болатын квадрат матрица түрінде берілген (егер коэффициентті өзімен салыстыратын болсақ, онда ол 1-ге тең). Мұндағы а - қойылған элементтің есептік коэффициенті, ал i және j индекстері 1-ден 10-ге дейін, бұл ықпал көрсеткіштің қосындысы. Барлық қол жетімді жұптардың іргелес қиылысында ықпал көрсеткіштер 2 рет қосылады (ai және aj және керісінше), матрицаны дайындаудағы кері симметрия шарты дұрыс емес, ал қарапайым қайта есептеу үшін кері параметрлер, матрицаның диагональдың үстінде немесе астында нақты мәні жоқ бөлігін ғана толтыру жеткіліктігін көрсетеді. Егер n ықпал көрсеткішін зерттесеңіз, барлық маңызды комбинацияларды алуға Болады.
ИТӘ кодтау үшін кестедегі белгілі 1 жолдың санын пайдалану керек. Осы пайымдаулардың кез-келгені 19-дан 9-ға дейін кодталған.
Салмақтар әртүрлі тәсілдермен есептеледі. 1. Салмақ векторларын жуықтаудың қолжетімді тәсілдерінің бірі-біркелкі эталондық матрицалар үшін меншікті векторларды есептеу, олар әдетте жоғары меншікті мәндерге сәйкес келеді. Меншікті векторларды алудың мұндай алгоритмдері егжей-тегжейлі зерттелген, олардың сипаттамасын монографиялардан немесе басқа әдебиеттерден табуға болады.
ИТӘ әдісі мамандардың жұмыс сапасының сандық және қарапайым логикасының бұзылу деңгейі және мамандардың бағаларын ұсыну туралы ақпарат береді. Сәйкестік индексінің (CI) жеке кардиналдылығын тексеру белгілі бір сандық сипаттамаларды ескеруден тұрады, ал одан ауытқу мамандардың бағалауын тапсыру процесінде қателіктердің пайда болуын көрсетеді. Сонымен, егер сараптамалық бағалауды кодтау үшін жеке ереже жасалған болса, мысалы, 0-1, онда сараптамалық бағалау осы ережеде көрсетілген мәндерден аспауы керек. Бұл олардың 1-ден жоғары немесе теріс болуы мүмкін екенін білдіреді. Логикалық орналасу сараптамалық пайымдаудың логикасын түсінуге көмектеседі. Егер эксперт маман а ықпал көрсеткіші В ықпал көрсеткішіне қарағанда жақсы, Ал В ықпал көрсеткіші а ықпал көрсеткішіне қарағанда жақсы деп есептесе, онда жұптық салыстыру кезінде в ықпал көрсеткіші А ықпал көрсеткішіне қарағанда жақсы деп 10 әдебиеттер көзінде ашып жазылған.
CI келесідей есептеледі: біркелкі салыстыру матрицасымен бірге қажетті мәннен ауытқу дәрежесін бағалау критерийлері бар. Әрбір иерархия үшін әр матрицадағы КИ формуланы қолдана отырып, шамамен бағаланады:
ИС=λ-nn-1
(7)
мұндағы Х-меншікті мән, ал n-салыстырылатын ықпал көрсеткіштер саны. CI санды кездейсоқ таңдау арқылы алынған мәнмен салыстырылады және орташа мән ретінде түсіндіріледі. Кездейсоқ матрицалардың әр түрлі ретпен орташа консистенциясы кестеде көрсетілген иерархияға тәуелді әдіс анықтамасында көрсетілген.
2.2, мұндағы n - ықпал көрсеткіштердің саны.
Кесте 2.6
Әр түрлі ретті кездейсоқ матрицалар үшін орташа келісімділік
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
СС
0
0
0,59
0,90
1,13
1,25
1,33
1,42
1,46
1,48
Егер бірдей ретті матрица үшін келісімділік индексін орташа келісімділікте бөлетін болсақ, онда біз келісімділік ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
С. СЕЙФУЛЛИН АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ АГРОТЕХНИКАЛЫҚ ЗЕРТТЕУ
УНИВЕРСИТЕТІ
ОМАРОВ ЖӘҢГІР ҒАЛЫМЖАНҰЛЫ
ДИСПЕТЧЕРЛІК АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ЖҮЙЕЛЕРДЕ АҚПАРАТТЫҚ АЛМАСУДЫ ОҢТАЙЛАНДЫРУ МОДЕЛІН ӘЗІРЛЕУ
7М06101 - Ақпараттық жүйелер және IT сала бойынша шешімдер
Техника ғылымдарының магистрі дәрежесін тағайындау диссертациясы
Астана 2024
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ АУЫЛШАРУАШЫЛЫҒЫ МИНИСТРЛІГІ
С. СЕЙФУЛЛИН АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ АГРОТЕХНИКАЛЫҚ ЗЕРТТЕУ
УНИВЕРСИТЕТІ
Қорғауға жіберілді
Ақпараттық жүйелер
кафедрасының меңгерушісі
__________ Шаушенова А.Г.
___ ______________2024 ж.
ОМАРОВ ЖӘҢГІР ҒАЛЫМЖАНҰЛЫ
ДИСПЕТЧЕРЛІК АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ЖҮЙЕЛЕРДЕ АҚПАРАТТЫҚ АЛМАСУДЫ ОҢТАЙЛАНДЫРУ МОДЕЛІН ӘЗІРЛЕУ
7М06101 - Ақпараттық жүйелер және IT сала бойынша шешімдер
Техника ғылымдарының магистрі дәрежесін тағайындау диссертациясы
Ғылыми жетекшісі:
PhD, аға оқытушысы
Копеев Ж.Б.
________________
Астана 2024
МАЗМҰНЫ
НОРМАТИВТІ СІЛТЕМЕЛЕР
АНЫҚТАМАЛАР
ТЕРМИНДЕР МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР
КІРІСПЕ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
7
1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін әзірлеудің алғышарттары ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
9
1.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде қолданылатын алгоритмдердің сипаттамасы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
9
1.2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелердің оңтайландыру моделін жобалау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
14
2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін жүзеге асыру ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
19
2.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру модельдің құрылымы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
19
2.2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру модельді іске асыру және тестілеу ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
30
ҚОРЫТЫНДЫ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
48
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .
49
РЕФЕРАТ ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
51
ҚОСЫМША ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
55
НОРМАТИВТІ СІЛТЕМЕЛЕР
Ақпараттандыру туралы 2015 жылғы 24 қарашадағы №418-V ҚРЗ.
ҚР СТ 34.014-2002. Ақпараттық технология. Автоматтандырылған жүйелерге арналған стандарттар кешені. Автоматтандырылған жүйелер. Терминдер мен анықтамалар.
ҚР СТ 34.005-2002. Ақпараттық технология. Негізгі терминдер мен анықтамалар.
ҚР СТ 34.019-2005. (ISO IEC 12207: 1995, MOD) Ақпараттық технология. Бағдарламалық құралдардың өмірлік циклінің процестері.
ҚР СТ ISOIEC TR 24776-2012 (ISO IEC TR 24776:2009, IDT). Ақпараттық технологиялар. Жүйелер мен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу. Инженерлік құралдың мүмкіндіктеріне қойылатын талаптар бойынша нұсқаулық.
Қазақстан Республикасының Қаулысы. 2017 жылғы 12 желтоқсандағы Цифрлық Қазақстан, №827 Мемлекеттік бағдарламасы.
Қазақстан Республикасы көлік жүйесінің инфрақұрылымын дамытудың және ықпалдастырудың 2020 жылға дейінгі мемлекеттік бағдарламасы және Мемлекеттік бағдарламалар тізбесін бекіту туралы Қазақстан Республикасы Президентінің 2010 жылғы 19 наурыздағы № 957 Жарлығына толықтыру енгізу туралы" Қазақстан Республикасының Президенті Жарлығының жобасы туралы Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2013 жылғы 29 қарашадағы № 1263 қаулысы.
Қазақстан Республикасы Президентінің Жарлығы. Ақпараттық Қазақстан-2020 мемлекеттік бағдарламасы: бекітілген.2013 жылғы 8 қаңтар, №464.
АНЫҚТАМАЛАР
Ашкөз алгоритм - хроматикалық санға жақын бағытталмаған графиктің бояуын табудың ең қарапайым әдісі.
Ақпараттық модель - бұл объектінің параметрлері мен айнымалыларын, олардың арасындағы байланыстарды, объектінің кірістері мен шығыстарын сипаттайтын және кіріс шамаларының өзгеруі туралы ақпаратты модельге беру арқылы объектінің мүмкін күйлерін модельдеуге мүмкіндік беретін ақпарат түрінде ұсынылған объект моделі.
Математикалық модель - бұл шындықтың математикалық көрінісі, модельдің жүйе ретіндегі нұсқаларының бірі, оны зерттеу басқа жүйе туралы ақпарат алуға мүмкіндік береді.
ТЕРМИНДЕР МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР
АЖ - ақпараттық жүйе;
ИТӘ - иерархияларды талдау әдісі;
КИ - келісімділік индексі;
ТТ - техникалық тапсырма;
ДҚБЖ - деректер қорын басқару жүйесі;
МОЫПМ - Маршрутты оңтайландыру ықтималдығының пайыздық мәні.
КІРІСПЕ
Қазіргі жаһандық экономика халықаралық саудада тиімді логистиканың маңыздылығын анықтайды. Жеткізу жылдамдығына, құнына және сенімділігіне қойылатын күрделі талаптарды ескере отырып, диспетчерлік жүйелерде жеткізу және тасымалдау процестерін оңтайландыру міндеті ерекше өзекті болып отыр. Қазақстанның орталық Азияда орналасу себебінен, әлеуметтік-экономикалық саласына логистиканың дамуы үлкен әсер етеді. Сондықтан күрделі салымдардың тиімділігін арттыруда және шығындарды азайту мақсатында диспетчерлік автоматтанлырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру әрдайым даму үстінде.
Өсіп келе жатқан әлемдік тауар айналымы, жеткізу қызметтерінің күрт дамуы жағдайында диспетчерлік басқару процестерін оңтайландыру диссертациялық жұмыстың өзектілігі болып табылады. Халықаралық және ішкі тасымалдардың күрделілігі мен ауқымдылығы логистикалық тізбектерді диспетчерлік басқару мен ұйымдастырудың инновациялық тәсілдерін қажет етеді.
Тақырыптың зерттелу және ғылыми әзірлену дәрежесі. Жұмысты орындау барысында диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру мәселесімен айналысқан келесі авторлардың еңбектері қарастырылды, олар Li X., Zhang Y., Zhou D. [1], Wang J., Tian Y., Zhang Y., Wu W., Shen Z. [2], M.Frank, M.Ostermeier, A.Holzapfel, A.Hübner, H.Kuhn [3], Koutsandria G., Markakis E., Papavassiliou S. [4], Крутолапов А.С. [5] және т.б.
Зерттеу нысаны: Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасу қызметі.
Зерттеу пәні: Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жетілдіру.
Жұмыстың мақсаты: Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін әзірлеу және жүзеге асыру болып табылады.
Жұмыстың міндеттері:
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жүзеге асырудың алгоритмдерін зерттеу;
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасудың алгоритмдерін талдау және салыстыру;
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жүзеге асырудың моделін әзірлеу;
Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды жүзеге асырудың моделін жүзеге асыру және тестілеу.
Ғылыми жаңалығы:
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасудың моделін әзірленді;
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру программасы құрылды.
Қорғауға ұсынылатын қағидалар:
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасудың моделі;
диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыруды іске асыру үшін құрылған программасының іске асырылуы.
Теориялық маңыздылығы: жұмыс барысында жүргізілген теориялық зерттеулер мен талдаулардың қорытындылары болашақ жұмыстың негізін құра алады.
Практикалық маңыздылығы: жұмыс автоматтандырылған жүйелерді диспетчерлеуде ақпарат алмасуды жүзеге асырудың моделін зерттеуді қарастырады, сонымен қатар ұзақ мерзімді даму арқылы толық логистикада ақпараттық жүйенің құралы ретінде қолданыла алады.
Эссе құрылымы зерттеу мақсаттарына сәйкес жасалған. Жұмыс кіріспеден, екі тараудан, қорытындыдан, әдебиеттер тізімінен және қосымшадан тұрады.
Кіріспе таңдалған зерттеу тақырыбының өзектілігін растайды, зерттеу нысанын, мақсаттарын, пәні мен объектісін анықтайды, жұмыстың теориялық және практикалық маңыздылығын растайды.
Бірінші тарауда автоматтандырылған жүйелерді беру кезінде ақпарат алмасу алгоритмдерінің шарттары анықталған. Автоматтандырылған жүйені беру кезінде ақпарат алмасу алгоритмдерін талдау, Vol.is б . Эвристикалық әдістердің сипаттамасы, толық артық әдіс, ашкөздік алгоритмі, кездейсоқ артық әдіс, тереңдікті шектеу әдісі, Sati әдісі талданады.
Екінші тарауда диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпарат алмасу реформасын жүзеге асыру қарастырылады: диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпарат алмасу моделін қалыптастыру; диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпарат алмасу моделіне негізделген бағдарламалық жасақтама жасау.
1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін әзірлеудің алғышарттары
1.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде қолданылатын алгоритмдердің сипаттамасы
Нақты жобаның міндеті - Қазақстан қалалары арасында және қала ішіндегі тауарлық материалдық құндылықтар тасымалдау қозғалысының математикалық моделін жасау.
Бұл ретте, модельді әзірлеудің мақсаты көлік құралдарының әртүрлі қуаттарын, жанармай багы мен оны тұтынудың әртүрлі көлемін және көліктің белгілі бір моделінің орташа жылдамдығын ескере отырып, маршруттың ең оңтайлы және қысқа жолын анықтау болып табылады.
Сондықтан бірнеше түрлі көліктерден тұратын жолдың қанша және қандай учаскелерінде ең аз қозғалыс уақыты тұрғысынан оңтайлы болатындай етіп тоқтауы керек екенін анықтау қажет.
Ұқсас мәселелерді шешу, көбінесе логистикалық тапсырманың көмегімен қолданылады.
Логистика мәселесі деп аталатын математикалық модель экономика саласында кеңінен қолданылады. Оқу және ғылым әдебиеттерінде тауар жеткізу мәселесін шешу көп жағдайда Гамильтон циклін іздеуді білдіреді. Бірақ бұл екі тапсырма жалпы алғанда, екі түрлі болып табылады. Гамильтон циклін іздеу тек тапсырма шарттарына елеулі шектеулер болған жағдайда ғана шешімі табылады. Басқаша жағдайда бұл қатеге әкеліп соқтыруы мүмкін. Сатушының міндетін Гамильтон циклін іздеуге азайту шарттары келтірілген және осы шарттар орындалмаған жағдайда шешім алгоритміне қосымша қадамдар енгізу қажеттілігі көрсетілген [6].
Экономикалық және басқарушылық есептерді шешу үшін математикалық әдістерді қолданған кезеңінде маңызды кезең болып қолайлы математикалық модельді таңдау немесе құру болып табылады, бір жағынан - қойылған тапсырмаға сәйкес, екінші жағынан - қажетті қиындық деңгейіне ие. Кеңінен қолданылатын математикалық модельдердің бірі - оңтайландыру міндеті, онда мақсатты функция әр түрлі Қалалар арасында қозғалудың Құны болып табылады және шешу әдістері жақсы зерттеліп барлық экономикалық бағыттағы студенттердің оқу жоспарына енеді. Дегенмен, дайын шешім алгоритмдерін пайдаланудан сақ болу керек, себебі модель жасау кезінде ресімдеу қателерін байқау есептеу қателерін байқаудан қиын болып саналады. Төменде практикалық басқару міндеттерін шешу кезінде орындалуы керек шарттар егжей-тегжейлі қарастырылады [7-8].
Классикалық есептің сипаттамасы. Диспетчер міндеті - біріктіру, оңтайландыру. Жүргізуші өзі үшін ең аз шығындармен N қалаларды айналып өтуі керек. Классикалық қойылымда қалалар арасындағы қашықтықты, көшу құнын немесе жұмсалған уақытты шығындар ретінде қарастыруға болады. Барлық қалалар арасында қозғалу үшін шығындар мәндерін біле отырып, сіз тарифтік пішін (төлем пішіні, шығындар пішіні) деп аталатын пішін құра аласыз c = (cij), i қаладан j қаласына ауысудың Мәндерінен тұрады. Азайтуды қажет ететін мақсатты функция келесідей:
(1)
Xij = 1 айнымалысы, егер жүргізушінің жалпы жолында i қаладан j қаласына дейінгі жол болса және Xij = 0 керіс жағдайда [9-10].
Классикалық қойылымдағы мәселені шешу және оның кемшіліктеріне тоқталып кетейік. Тек шағын қашықтық үшін N шешімді шамадан тыс табуға болады, қалалар саны бірнеше ондағанға дейін ұлғайған кезде шешім өте көп еңбекті қажет етіп, кез-келген заманауи компьютерге қол жетімді емес, оның себебі - диспетчер міндеті толық тапсырмалар класына кіреді. NP. Математиктер жүргізуші мәселесін ең қысқа деп Гамильтон циклін табу арқылы шешуді ұсынды, яғни мұндай цикл, әр қалаға дәл бір рет барып бірнеше рет бару тиімсіз. Мұны оңай түсіндіруге болады, себебі қаладан қалаға дейінгі жол әрдайым басқа қаладан өтетін жолға қарағанда қысқа. Ең қысқа маршрутты іздеу қаладан қалаға дәл N қозғалысынан тұратын маршрутты іздеуге дейін азаяды. Мұндай мәселені дереу шешуге болады. Өткен ғасырдың екінші жартысында динамикалық программалау әдістері, сызықтық және алгоритмдік тұрғыдан ең тиімді әдістердің бірі болып табылатын филиалдар мен шекаралар әдісі пайда болды [11]. Бұл әдістердің барлығы оқу әдебиеттерінде сипатталған, тек шектеулі қолданысқа ие, себебі олар тек метрикалық есепті шығаруға жарамды. Егер қалалар арасындағы қашықтықты қарастыратын болсақ, онда С матрицасының элементтері үшін үшбұрыштың теңсіздігі әрдайым орындалатыны анық. Бірақ метрикалық шарт (үшбұрыштың теңсіздігін орындау), қашықтық емес, қаладан қалаға көшу құны CL1 ретінде қарастырылса, орындалмауы мүмкін, сонымен қатар олар әртүрлі көлік түрлерін таңдау мүмкіндігіне байланысты бұзылады. Егер аталған шарттар орындалмаса мәселені басқа жолмен шешу керек немесе оны метрикалық ету үшін тарифтік матрицаның кейбір түрлендірулерін жүргізу керек. Алайда, көбінесе оқулық авторлары Гамильтон циклін қолданудың шектеулілігі туралы ештеңе жазбайды, сонымен қатар оқу материалдарында Гамильтон циклін жауап ретінде табудың мысалдарын көруге болады және бұл жауап оңтайлы емес.
Толық шамадан тыс (немесе Дөрекі күш әдісі, ағылш. brute force) - математикалық есептерді шешу әдісі. Ол барлық нұсқаларды жан-жақты шешуді іздеу әдістерінің класына жатады. Толық таңдаудың қиындығы мәселенің барлық мүмкін шешімдерінің санына байланысты. Егер шешімдер кеңістігі өте үлкен болса, онда толық шамадан тыс бірнеше жыл немесе тіпті ғасырлар бойы нәтиже бермеуі мүмкін. NP санабындағы кез-келген тапсырманы толық шамадан тыс шешуге болады. Сонымен қатар, есептің әрбір нақты мүмкін шешімінен мақсатты функцияны есептеу барлық мүмкін шешімдердің санына байланысты көпмүшелік уақытта жүзеге асырылуы мүмкін болса да, толық шамадан тыс жұмыс экспоненциалды жұмыс уақытын қажет етуі мүмкін. Толық шамадан тыс екі программалық жасақтама мүмкін. Біріншісі - графиктің барлық шыңдарын рекурсивті айналып өту және әр шың үшін оған іргелес барлық ықтимал бояу нұсқалары жатады.
Екіншісі - графиктің барлық шыңдары үшін бояудың дәйекті генерациясында және оның оңтайлылығын тексеруде. Екі тәсіл де оңтайлы нәтиже береді, бірақ рекурсивті асып кету салыстырмалы түрде ұзақ уақыт ішінде жасайды.
Графиктің әр түрлі шыңдарын толық рекурсивті шамадан тыс көбейтуге негізделген бояу мәселесін шешу алгоритмін қарастырыңыз. Бұл алгоритм опциялар ағашымен жұмыс істейді, оны айналып өту нақты шешімді табуға мүмкіндік береді (графиктің хроматикалық саны). Нақты шешімді табу алгоритмнің экспоненциалды уақыт күрделілігімен қамтамасыз етіледі.
Берілген G графигінде екі іргелес емес шыңдарды таңдап, екі жаңа график құрайық: G графигіне жиек қосу арқылы алынған және X және У шыңдарын біріктіру арқылы G-ден алынған. Х, У шыңдарының кем дегенде біреуі іргелес.
Егер G графигінің дұрыс бояуында X және У шыңдары әртүрлі түстерге ие болса, онда ол график үшін де дұрыс болады . Егер G графигінің бояуындағы X және У шыңдарының түстері бірдей болса, онда графикті түстердің бірдей санына бояуға болады: жаңа Z шыңы X және У шыңдары боялған түске боялады, ал қалған шыңдар G графигіндегі түстерді сақтайды және керісінше, графиктердің әрқайсысының бояуы G графигін түстердің бірдей санына бояйтыны анық. Сондықтан, бұл графиктің бояуын түстердің минималды санына рекурсивті түрде табуға мүмкіндік береді. Графиктің бастапқы графикпен бірдей шыңдары бар екенін ескеріңіз, бірақ оның шеттері көп. Сондықтан рекурсия, соңына келгенде, толық графиктерге әкелінеді, және олар үшін бояу мәселесі тривиальды түрде шешіледі.
Ашкөз алгоритм - хроматикалық санға жақын бағытталмаған графиктің бояуын табудың ең қарапайым әдісі болып келеді [12]. Ашкөз алгоритм G графигінің барлық Х шыңдарын мүмкіндігінше минималды түске дәйекті түрде бояудан тұрады, егер берілген шыңға іргелес бірде-бір шың осы түске боялмаған болса. Графикті минималды бояу мәселесі үшін аталған әдіс оңтайлы шешімді табуға кепілдік бермейді. Әдістің уақыттық күрделілігі - O (N) бағанындағы шыңдар санына (N) қатысты сызықтық болып табылады. Ең жылдам болғандықтан, бұл әдіс оңтайлы нәтижеден алыс нәтиже бере алады (онда графиктің бояуы минималды болады). Ашкөзді алгоритм v_1 v_n шыңдарын реттейді және v_i шыңына v_i V_(i-1) көршілерін бояу үшін пайдаланылмаған ең кіші қол жетімді түсті дәйекті түрде тағайындайды немесе жаңасын қосады. Алынған бояу парағының сапасы таңдалған тәртіпке байланысты. Әрқашан ашкөз алгоритмді (_X^)(G) түстердің оңтайлы санына әкелетін тәртіп бар. Екінші жағынан, ашкөзді алгоритм қалағаныңызша нашар болуы мүмкін; мысалы, n шыңдары бар тәжді 2 түспен бояуға болады, бірақ N2 түстің ашкөзді бояуына әкелетін шыңдардың реті бар.
Шыңдардың дәрежелерін есепке алуға негізделмеген ашкөздік тәсілінің стратегиясын екі программа іске асыру мүмкін:
шыңдарды кездейсоқ ретпен бояу;
шыңдарды рекурсивті бояу: графиктің ерікті шыңы мүмкін болатын ең төменгі түске боялған, содан соң әдіс іргелес ағымның әр шыңына кезектесіп қолданылады.
Ашкөздік алгоритмі оңтайлы бояуды қамтамасыз етпейтіндіктен, ашкөздік алгоритмі арқылы алынған нәтижелерді оңтайлыға жақындату үшін Графиктерді Шың градустары бойынша дәйекті бояуды ұйымдастыру үшін әртүрлі стратегиялар қолданылады. Мысалы, ең қисық (және іргелес) шыңдарды табу стратегиясы алдымен боялған.Тағы бір стратегия - графиктің барлық шыңдарын олардың дәрежелерінің өспеуі және кейіннен бояуы бойынша алдын-ала сұрыптау. Мұндай алгоритмнің есептеу күрделілігі ашкөз іздеудің басқа әдістеріне қарағанда үлкен, себебі графиктің шыңдарын алдын-ала сұрыптау қажет. 2.2-суретте шыңдарды ашкөзді алгоритммен бояудың реттілігі көрсетілген. 2.3-суретте ашкөзді алгоритммен хроматикалық санды іздеу кезінде шыңдардың бояу тізбегі көрсетілген.
Сурет 1. Графиктің шыңдарын ашкөзді алгоритммен бояу реті
Сурет 2. Ашкөзді алгоритмнің рекурсивті вариациясы арқылы хроматикалық санды іздеу кезінде шыңдарды бояудың реттілігінің мысалы
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс. Графиктің өлшемдері тым үлкен болған жағдайда және нақты әдістермен оңтайлы бояуды алу қиын болған жағдайда графиктің хроматикалық санына жақсы жуықтауды табуға мүмкіндік беретін көптеген эвристикалық графикалық бояу процедуралары бар.
Әдістердің ең қарапайымында шыңдар алдымен олардың дәрежелерінің өспеу ретімен орналасады.
Бірінші шың 1 түске боялған; содан кейін шыңдар тізімі жоғарыдан төменге қарай қаралады (дәрежелердің өспеуі бойынша) және 1-ші түс осы түске боялған басқа шыңға іргелес емес кез-келген шыңды бояйды. Содан соң тізімдегі бірінші боялмаған шыңға ораламыз, оны 2-ші түске бояп шыңдар тізімін жоғарыдан төмен қарай қайта қараймыз, 2-ші түске боялмаған кез-келген боялмаған шыңды 2-ші түске боялған басқа шыңмен байланыстырамыз. Сол сияқты, барлық шыңдар боялғанша 3, 4 және т.б. түстермен әрекет етеміз. Пайдаланылған түстер саны графиктің хроматикалық санының шамамен мәні болады.
Кездейсоқ сұрыптау әдісі графикті бояудың (Z) нұсқаларының берілген санын ерікті түрде сұрыптау және олардың ішінен ең оңтайлы таңдау болып табылады. 2.3-суретте кездейсоқ шамадан тыс жұмыс әдісінің мысалы келтірілген [9]. Алгоритмнің күрделілігі: O (Z).
Сурет 3. Кездейсоқ шамадан тыс жұмыс әдісінің мысалы
Тереңдікті шектеу әдісі. Тереңдікке өту кезінде, ең алдымен, соңғы салынған шыңдарды ашу керек. Бірінші, демек, соңғы ашылатын шың-тамыр. Әрекет әрқашан шыңдардың сол жақ тармағымен жүреді. Шамадан тыс шектеуді қандай да бір жолмен шектеу үшін шамадан тыс ағашта шыңның тереңдігі туралы түсінік енгізіледі. Ағаш тамырының тереңдігі нөлге тең, ал кез-келген келесі шыңның тереңдігі - оның алдындағы шыңның тереңдігі. Ең үлкен тереңдік әрқашан сол сәтте ашылуы керек шыңға ие болады. Егер пайда болған жол пайдасыз болып шықса, яғни мақсатты шыңды ашудың берілген тереңдігінде жұмыс істемесе, ашылғанға дейінгі шыңға оралып, оған тағы бір ашу операциясын қолдануға тырысу керек. Қайтару көрсеткіштер арқылы жүзеге асырылады. Шыңдардың пайда болу процесінде берілген шекаралық тереңдікке жеткенде, осы шекарадан аспайтын ең үлкен тереңдіктің шыңы ашылады. Тереңдікті таңдау алгоритмі келесідей болып табылады.
1. Бастапқы күйге сәйкес келетін бастапқы шың ашылады.
2. Бастапқы шыңның ашылуы нәтижесінде алынған бірінші шың ашылады. Көрсеткіш қойылады.
3. Егер ол ашылса, келесі жаңадан пайда болған шың ашылады. Егер шың ашылмаса, онда үдеріс алдыңғы шыңға оралады.
4. Мақсат еткен шыңды алғаннан кейін ашу процесі аяқталып белгілерге сәйкес тамырға апаратын жол салынады. Доғаларға сәйкес келетін операторлар есептің шешімін құрайды.
5. Егер берілген ашылу тереңдігі үшін мақсат етілген шың табылмаса, онда барлық үдеріс қайтадан қайталанады, ал алдыңғы кезеңде алынған ең сол жақ жаңа шың ретінде қарастырылады.
1.2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелердің оңтайландыру моделін жобалау
Ақпараттық жүйенің өмірлік циклі, Әдетте, Ақпараттық жүйені пайдаланудың барлық компоненттерінің тұтастығы мен үздіксіздігін қамтамасыз ету үшін қажетті шаралар тізімі болып саналады [13-14].
Ақпараттық жүйелер және бағдарламалық жасақтама, жүйені дамытудың өмірлік циклі (SDLC), сонымен қатар қосымшаны әзірлеудің өмірлік циклі деп аталады, бұл жоспарлау, құру, ақпараттық жүйелер. Tестілеу және орналастыру [1]. Жүйені дамытудың өмірлік циклінің тұжырымдамасы бірқатар аппараттық және бағдарламалық жасақтама конфигурацияларына қолданылады, өйткені жүйе тек аппараттық құралдардан, тек бағдарламалық жасақтамадан немесе екеуінің жиынтығынан тұруы мүмкін [15-16]. Бұл цикл әдетте алты кезеңнен тұрады: Талаптарды талдау, жобалау, әзірлеу және тестілеу, енгізу, құжаттама және бағалау. Жүйені дамытудың өмірлік циклі жүйелік инженерлер мен жүйені әзірлеушілер ақпараттық жүйесін жоспарлау, жобалау, құру, сынау және тарату үшін пайдаланатын бірнеше нақты анықталған және нақты жұмыс кезеңдерінен тұрады. Құрастыру желісінде салынған кез-келген зат сияқты, SDLC мақсаты тұтынушылардың күтулеріне негізделген тұтынушылардың үміттерін қанағаттандыратын жоғары сапалы жүйелерді шығару немесе әрбір нақты анықталған қадам үшін белгіленген мерзімдер мен шығындар сметасы шегінде жұмыс істейтін жүйелерді жеткізу болып табылады. Компьютерлік жүйелер күрделі және жиі (әсіресе Жақында Қызметке Бағытталған Архитектураның өсуімен) әртүрлі бағдарламалық жасақтама жеткізушілері жеткізетін көптеген дәстүрлі жүйелерді біріктіреді. Күрделіліктің осы деңгейін басқару Үшін Сарқырама, спираль , икемді бағдарламалық жасақтама жасау , жылдам прототиптеу, біртіндеп және синхрондалған және тұрақты сияқты бірнеше SDLC модельдері немесе әдістемелері жасалды [17].
SDLC-ді ептіліктен дәйекті әдістемелерге дейінгі итерациялар спектрімен сипаттауға болады. XP және scrum сияқты икемді әдістемелер даму циклі бойында жылдам өзгерістерге (SDLC тәсілінің үлгісін сақтамай) мүмкіндік беретін жеңіл процестерге бағытталған [18]. Рационалды интеграцияланған процестер мен динамикалық жүйелерді құру әдістемесі сияқты итеративті әдістемелер жобаның шектеулі көлеміне назар аударады және өнімдерді бірнеше итерация арқылы кеңейтеді немесе жетілдіреді. Сарқырама сияқты дәйекті немесе үлкен дизайнды (Bduf) модельдер үлкен жобалар мен тәуекелдерді сәтті және болжамды нәтижелерге бағыттау үшін толық және дұрыс жоспарлауға бағытталған. Анаморфты даму сияқты басқа модельдер жобаның ауқымы мен ерекшеліктерін дамытудың адаптивті итерацияларын басшылыққа алатын даму формасына бағытталған.
Жобаны Басқаруда жобаны жобаның өмірлік циклі (Plc) және SDLC арқылы анықтауға болады, оның барысында сәл өзгеше әрекеттер орын алады. Тейлордың (2004) пікірі Бойынша, жобаның өмірлік циклі жобаның барлық іс-әрекеттерін қамтиды, ал жүйені дамытудың өмірлік циклі өнімнің қажеттілігін Жүзеге Асыруға бағытталған [19].
SDLC-бұл әдістеме емес, бағдарламалық жасақтаманың өмірлік цикліндегі қадамдардың сипаттамасы. Кең мағынада бұл кезеңдер: тергеу, талдау, жобалау, салу, сынау, енгізу, техникалық қызмет көрсету және қолдау. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің барлық әдістемелері SDLC қадамдарын орындайды.
АЖ құрудың негізгі кезеңдері мыналарды қамтиды:
Сурет 4. Іске асырудың негізгі кезеңдері
Жүйелік Талаптарды қорытындылау бөлімі аясында келесілер жүзеге асырылады:
Мақсаты зерттелуде;
Пайдаланушы сұраулары дайын;
Ол дамудың маңыздылығын атап өтті .
Белгілі бір кезеңде IT-менеджер, өндіріс бөлімінің бастығы сияқты қатысушылар қолданылады. Барлық жұмыстар жасалғаннан кейін орындалған жұмыстар туралы есеп жасалады - автоматтандыру объектісі сипатталады, жүйелік талаптар қойылады, құрылыс, пайдалануға беру және техникалық қызмет көрсету шығындары көрсетіледі, жүйенің дұрыс жұмыс істеуі үшін жағдайлар жасалады., оны жүзеге асырудың ықтимал әсерін көрсетеді.
Тұжырымдамаға дайындық бөлімі аясында ТЕК IT-менеджер жұмыс істейді. Барлық сипатталған әрекеттерді орындағаннан кейін барлық талаптарға толық жауап беретін барлық қолайлы нұсқалардың ішіндегі ең табыстысы анықталады.
Тұжырымдаманы дайындау кезеңі аяқталғаннан кейін автоматтандыру жобасының техникалық шарттары жасалады. Өндірістен кейін ол келісіліп, мақұлдануы керек. Бұл кезеңге АТ менеджері мен іс қағаздарын жүргізу бөлімінің бастығы қатысады. Аяқтағаннан кейін бұл тармақ АЖ және ішкі жүйенің функцияларын, шоғырландырылған және тәуелсіз функциялардың құрылымын, ДҚБЖ тұжырымдамасын, ДҚБЖ құрылымын, бағдарламалық құралдардың параметрлері мен функцияларын көрсетеді.
Орнату кезеңіне мыналар кіреді: зерттелетін объектіні дайындау, кадрларды даярлау, пайдалануға беру және құрастыру, сынақтарды өткізу, пайдалануға беру және қабылдау үшін алғашқы практикалық сынақтар. Бұл кезеңде АТ Менеджері, Жүйелік Әкімші және іс қағаздарын жүргізу бөлімінің бастығы жұмыс істейді. Демек, IP тестілерінің нәтижелері тексеріледі, Tor сәйкестігі тексеріледі, мүмкін қателер жойылады және барлық құқықтық актілерге қол қойылады.
Келесі модельдер жиі қолданылады:
Каскадтық модель (сурет 5) сипатталған қадамдардың кезектесіп орындалуын бірінші кезектегі тәртіппен қабылдайды. Келесі кезеңге өту барлық алдыңғы кезеңдерге толық дайындықты көрсетеді.
Сурет 5. Каскадты LC моделі
Орташа бақыланатын кезеңдік модель (сурет 6). АЖ құрылысы әр қадамда кері циклмен қайталанады. Интерфазалық басқару элементтері әр түрлі кезеңдердегі жобалау нәтижелерінің нақты өзара әрекеттесуін қарастыруға көмектеседі; әр кезеңнің қызмет ету мерзімі агрегаттау кезеңімен бірдей.
Сурет 6. Ортаңғы бақылауы бар кезеңдік модель
Спиральды модель (сурет 7) итеративті және каскадты модельдердің идеяларын біріктіретін бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу процесінің үлгісін білдіреді. Оның мәні мынада: түпкілікті өнімді жасаудың бүкіл процесі шартты жазықтық түрінде ұсынылған, 4 бағытқа бөлінген, олардың әрқайсысы оның дамуының әртүрлі кезеңдерін білдіреді: мақсаттар қою, тәуекелдерді бағалау, әзірлеу және тестілеу, жоспарлау.жаңа итерация.
Спиральды модельде әзірленген өнімнің өмірлік жолы спираль түрінде ұсынылған, ол жобалау кезеңінен бастап әрбір келесі кезеңнің өтуімен ашылады. Осылайша, келесі кезектің шығуында біз қолданыстағы құрылысты аяқтайтын дайын прототипті алуымыз керек. Барлық талаптарға жауап беретін прототип шығаруға дайын.
Спиральды модельдің басты ерекшелігі-ықтимал тәуекелдердің шоғырлануы. Бағалау үшін тиісті бөлім де белгіленген. Әр цикл өнімнің басқа нұсқасын жасауды жүзеге асырады, жоба ережелері бекітіледі, оның сапасы тексеріледі, болашақ циклдің жұмысы қарастырылады.
Дамудың бастапқы кезеңдеріне - әзірлеу мен зерттеуге көп көңіл бөлінеді, мұнда барлық техникалық шешімдер түзетіліп, прототиптермен көрсетіледі.
Әзірленіп жатқан жоба үшін Каскадты модель қосымшаларды әзірлеуге ең қолайлы, себебі ол аралық қадамдарды бақылай алады.
Әрі қарай, әзірленген жүйені енгізу стратегиясы таңдалады. Қазіргі уақытта ақпараттық жүйелерді енгізудің төрт стратегиясы бар:
Сурет 7. Спиралды модель
Параллельді стратегия-қажет болған жағдайда ескі жұмыс жүйесін жаңасына ауыстыру;
Өткір ауысу-бұл стратегия бір автоматтандыру жүйесінен екіншісіне күрт ауысуды көздейді;
Пилоттық жобаны эксперименттік қолдану-кенеттен көшу стратегиясы, бірақ шектеулі өнім санына қатысты-шағын қызмет көрсету саласында ең табысты болып табылады;
Тар жолға кірген кезде кіру схемасы тек тар жолға және онда жұмыс істейтін адамдарға ғана жүзеге асырылады.
Компания қызметінің егжей-тегжейлері мен шарттарына, сондай-ақ әзірленіп жатқан ақпараттық жүйенің сипаттамаларына сүйене отырып, іске асыру стратегиясы ретінде пилоттық жобаның пилоттық операциялық стратегиясы таңдалды, өйткені бұл жағдайда жүйені енгізу ең оңай болады [20-22].
2 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру моделін жүзеге асыру
2.1 Диспетчерлік автоматтандырылған жүйелерде ақпараттық алмасуды оңтайландыру модельдің құрылымы
Бағдарланбаған когерентті өлшенген график бар, мұндағы V - шыңдардың жиыны, Е - шеттердің жиыны, W{Vi)-i-ші шыңның салмағы. Графиктің төбелері бір-біріне жақын орналасқан екі шыңның түсі бірдей болмайтындай етіп боялуы керек, ал бір түсті шыңдардың максималды массасы ең кішісіне жетеді:
(2)
Мұндағы Bi - i-ші түске боялған графиктің іргелес емес шыңдарының жиынтығы.
Ресми қабылданған түрі бойынша:
Келесі шартты ескере отырып:
Бұл жұмыс VP барлық функциялар класына жатады [9-12]. Бұл мәселені шешу үшін жоғарыда ұсынылған әдістердің тиімділігін салыстырайық, атап айтқанда:
- Толығымен шамадан тыс әдіс;
- Ашкөздік алгоритмі;
- Кездейсоқ шамадан тыс әдіс;
- Әдіс тереңдігін шектеу.
Салыстыру 100 және 16 және 18 қарапайым графиктер әдісімен жасалады (ілмектер мен шеттердің көптігінсіз). Өкше буындары мен салмақтары бір заң бойынша кездейсоқ бөлінеді. Шыңдардың салмағы 1-ден 60-қа дейін.
Жүздеген графиктердің ішінен графиктер таңдалды, осылайша түстердің түстерінің саны бойынша барлық жылдам алгоритмдер төмен болып саналады. 600 төбесі бар 15 график үшін 140 болды, онда барлық жылдам алгоритмдер Түстер саны бойынша оңтайлы түстер берді. Бұл жағдайлардың орташа мәні кестеде көрсетілген.
Есептеу эксперименті көрсеткендей, толық іріктеу әдісінің орташа дәлдігі басқа алгоритмдердің нәтижелері шамамен 25-50% төмен. Бірақ, аталған алгоритмнің есептеу құны жылдам алгоритмдерге қарағанда жоғары және шыңдар саны артқан сайын тез өседі. Кішкене графиктер үшін (13 шыңға дейін) дәл алгоритмді қолдануға болады.
Кесте 2.1
Шыңды графиктер жағдайында орташа Tmax
Толығымен шамадан тыс әдіс
Орташа Tmax
Ашкөздік алгоритмі
65
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
103
Әдіс тереңдігін шектеу
111
Толығымен шамадан тыс әдіс
103
12 шыңдық графиктер үшін алгоритмдердің орташа жұмыс уақыты кесте 2-де көрсетілген.
Кесте 2.2
Шыңдық графиктер жағдайындағы жұмыс уақыты
Алгоритм (түрлер)
Орташа жұмыс уақыты
Толығымен шамадан тыс әдіс
529,084
Ашкөздік алгоритмі
0,005
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
0,056
Әдіс тереңдігін шектеу
0,003
Кесте 2.3
Шыңды графиктер жағдайындағы орташа уақыты Tmax
Толығымен шамадан тыс әдіс
Орташа Tmax
Ашкөздік алгоритмі
80
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
112
Әдіс тереңдігін шектеу
129
400 графиктің 15 шыңы үшін 66-сы табылды, онда барлық жылдам Алгоритмдер түстер саны бойынша оңтайлы бояулар береді. Осы әрекетке арналған Tmax орташа мәні кесте 4-де баяндалған.
Кесте 2.4
Шыңдық графиктер жағдайындағы жұмыс уақыты
Алгоритм (түрлер)
Орташа жұмыс уақыты (мс)
Толық шамадан тыс әдіс
60980,3
Ашкөздік алгоритм
0,012
Кездейсоқ шамадан тыс әдіс
0,004
Тереңдікті шектеу әдісі
0,004
Орташа өлшемді графиктер үшін алгоритмді таңдау (шамамен 17 шыңнан) енді соншалықты онша анық емес, себебі тұжырымдаманың нақтылығы ұзақ мерзімді жұмыспен қамтамасыз етіледі, бұл әрдайым қолайлы бола бермейді. Ақырында, үлкен графиктер үшін (он шың) есепті белгілі бір алгоритммен ақылға қонымды мерзімде шешу мүмкін емес және бұл жерде жылдам шешімді таңдау керек сияқты.
Экономикалық, әлеуметтік, жасанды және табиғи жүйелерді зерттеу кезінде олардың біртұтас объект ретінде жұмыс істеуінің барлық шарттарын түсіну үшін көптеген сыртқы ықпал көрсеткіштерді ескеруді қажет етеді. Алайда, керек деректер қорының болмауы жалпы ақпарат арасындағы барлық дерлік қатынасты ескермейді, модельдеу және болжау секілді функциялардың кейбір мүшелері үшін ақпарат көбінесе қолжетімді болмауы мүмкін. Сонан соң қажетті деректер эксперттік бағалау бойынша жасалады. Олар көбіне жүктелетін айнымалылар түрінде жазылады, олар соңғы нәтижеге сәйкес келетін ықпал көрсеткіштің үлесін өлшеу үшін қолданылады.
Массалық үлес коэффициентін есептеу. Жүктеме ықпал көрсеткіштерін қарастырудың әртүрлі әдістері қолданылады, олардың ішінде бірнеше әдістер әзірленді. Массалық үлес коэффициентін анықтау үшін қолданылатын әдістерге жалпы шолу жасаудың қажеті жоқ болғандықтан, ең маңызды әдіске, жуықтауға тоқталайық.
Тікелей реттеу. Сарапшылар салмақ талаптарына байланысты ықпал көрсеткіштерді ескереді, мысалы, барлық салмақтардың қосындысы 1 немесе 100 пайызды құрайды. Әрине, егер сандар жеткілікті болса, өнімді кейінгі есептеу үшін басқа айнымалыларды қолдануға болады. Бұл процесс көбінесе бірдей сандық деңгейде нақты мән коэффициенттерін алумен шатастырылады. Алайда, бұл параметрлер салмаққа тәуелді преференциалдық коэффициенттер деп аталады, өйткені бұл жағдайда соңғы нәтижеге әсер етпейтін салыстырмалы ықпал көрсеткіш бағалау жүргізіледі. Жүктеме коэффициентін алып, осында тоқтайық.
Бұл әдістің күрделілігі мынада: барлық элементтерді жасыру маңызды, өйткені элементтердің шынайы мәндерін анықтау кезінде мамандар оларды басқалармен салыстыруға міндетті. Қиындықтардың тез өсуі ықпал көрсеткіштердің санына тәуелді. Эксперт мамандардың жұмыс барысындағы техникалық проблемалар салмақ ықпал көрсеткіштерінің ағымдағы мәнін әрқашан бақылаудың маңыздылығына байланысты туындайды, яғни біз тұрақтылықтың жоғарылауының маңыздылығына тап болмаймыз немесе кейінгі ықпал көрсеткіштерге ықпал етпейміз. Егер бұл орын алса, бірнеше рет орын алуы мүмкін аталған коэффициенттерді конфигурациялау қажет. қайталану саны артады.
Бөлу индикаторы бұл әдіс маманның жұмысының күрделілігін төмендетуге мүмкіндік береді, өйткені бұл жағдайда сараптамалық бағалау қажет, мысалы, объектіні құрайтын ықпал көрсеткіштердің ережелері деңгейіне байланысты олардың қасиеттері анықталады, өйткені олар азаяды немесе көбейтіледі.
R11, R21,...,Rn1R12, R22,...,Rn2 ... ... ... ... ... ..R1 m, R2m,...,Rnm
((3)
Мұндағы аталған Rij - кем дегенде 2 ықпал көрсеткіштің дәрежесі бірдей болуы мүмкін, бірақ содан кейін олар тек бөлшек түрінде болады. Массалық үлес коэффициентінің жалпы графигі бағандағы әрбір дәреженің орташа мәнімен берілген.
Бұл әдістің артықшылығы оның қарапайымдылығында, бірақ қарапайымдылықтың оң әсері бар емес, өйткені орташа дәреже тікелей позициялау жағдайдағыдай барлық ықпал көрсеткіштерді бақылаудың басқа әдістерімен салыстырғанда массалық үлес коэффициентінің өрескел бағасын береді..
Коэффициенттерді ықпал көрсеткіштерге ауыстыру. Осылайша, эксперт мамандарға 1-10 сияқты нүктелік деңгейдегі белгілі бір ықпал көрсеткіштерді бағалау ұсынылады. Нәтижесі келесідей:
y11, y21,...,yn1y12, y22,...,yn2 ... ... ... ... ... ..y1 m, y2m,...,ynm
(4)
Мұндағы yij-j-ші эксперттен алынған ықпал көрсеткіштің баллдық бағасы, N-ықпал көрсеткіштердің қосындысы, m - эксперт саны.
Массалық үлес коэффициенттерінің жиынтық бағалары көбінесе тиісті регрессиялық модельді таңдау арқылы анықталады. ықпал көрсеткіштердің Wi массалық үлес коэффициенттерінің орташа бағасы тривиальды формулалар бойынша алынады:
wi=j=1mwijj=1mi=1nwij
(5)
Мұндағы wij-барлық эксперт мамандардың бағалауынан туындайтын I-ші объектінің салмағы;
wij=xiji=1nxij
(6)
Мұндағы xij - J эксперт маман берген I ықпал көрсеткішті бағалау; N-ықпал көрсеткіштер саны, m-эксперт мамандар саны.
Бұл әдіс белгілі бір дәрежеде жеке ықпал көрсеткішті бағалаудың басқаларға тәуелділігін әлсіретеді, бірақ оны толығымен жоймайды, себебі ықпал көрсеткіштерді салыстыру қажет, әйтпесе маңыздылық коэффициенттерін дұрыс орналастыру мүмкін болмайды.
ХХ ғасырдың 80-ші жылдарында Т. Саати құрған иерархияларды талдау әдісі (ИТӘ) жоғарыда келтірілген күрделілікті ішінара азайтуға шақырылды. Бұл әдіс иерархиядағы сияқты иерархияның әр деңгейіндегі шектердің немесе параметрлердің жұптарын салыстыруға негізделген. . Ең тиімділерінің бірі-американдық ғалым Томас жасаған иерархиялық талдау әдісі (ИТӘ). Білікті математик, 1970 жылдары АҚШ пен Кеңес Одағы арасындағы қарусыздан. жөніндегі Женева келіссөздеріне қатысқан. Осы арада ол басымдықтарды ұйымдастыру идеясын көтерді. Бұл идеяны Кейінірек ИТӘ тұжырымдады.
ИТӘ жалпы өлшеу теориясы болып саналады. ИТӘ көп деңгейлі иерархиядағы дискретті және үздіксіз жұптардан реляциялық шкалаларды алу үшін қолданылады. Салыстырулар мүмкін болатын артықшылықтарды көрсететін нақты мәндер немесе болжамдар негізінде жасалуы мүмкін. ИТӘ көптеген критерийлер бойынша шешім қабылдауда, стратегиялық жоспарлауда, болжауда және тіпті дауларды шешуде кеңінен қолданылады. Әдістің мақсаты-силлогизмсіз дедуктивті және индуктивті пайымдау үшін қолданылатын сызықтық емес құрылымдарды талдау, сонымен бірге олардың арасындағы заңдылықтарды ескере отырып және қорытынды жасауда ымыраға келу[]. ИТӘ баламалар мен критерийлердің басымдылығын есептеу арқылы ең жақсы шешімді немесе баламаны таңдау үшін қолданылады. Критерийлерді таңдау шешім қабылдаушыға байланысты, критерийлерді өлшеуге болады Температураны өлшеу шкаласы сияқты әртүрлі шкалалар [2]. Бірақ шешім қабылдауда физикалық емес және өлшем бірлігі жоқ критерийлер болуы мүмкін. мұндай жағдайларда, Біріншіден, негізгі мақсатқа қосқан үлесін сипаттайтын ситуациялық өзектілік тұрғысынан критерийлердің басымдылығын есептеңіз, екіншіден, осы нұсқалардың сақталуын көрсететін баламаның басымдылығын анықтаңыз. (2.5-кесте):
Кесте 2.5
Факторлардың арақатынасын сараптамалық салыстырудың ерекшелігі
Үкім
Түсіндірме
1.Бірдей маңыздылық
Қорытынды мақсатқа факторлардың бірдей үлесі
2. ...
Қосымша өрнек
3. Кішігірім артықшылық
Үкім мен тәжірибе бір фактордың басқаларынан оңай артықшылығын береді
4. ...
Қосымша өрнек
5. Айқын артықшылық
Бір фактордың басқа факторларға сезімтал
Үстемдігі
6. ...
Қосымша өрнек
7. Жоғары артықшылық
Бір фактордың басқаларынан айтарлықтай артықшылығы бар
8. ...
Қосымша өрнек
9. Ең жоғары артықшылық
Бір фактордың басқаларынан сенімді
артықшылығы бар
Мұндай біркелкі салыстырудың нәтижесі диагоналы 1 болатын квадрат матрица түрінде берілген (егер коэффициентті өзімен салыстыратын болсақ, онда ол 1-ге тең). Мұндағы а - қойылған элементтің есептік коэффициенті, ал i және j индекстері 1-ден 10-ге дейін, бұл ықпал көрсеткіштің қосындысы. Барлық қол жетімді жұптардың іргелес қиылысында ықпал көрсеткіштер 2 рет қосылады (ai және aj және керісінше), матрицаны дайындаудағы кері симметрия шарты дұрыс емес, ал қарапайым қайта есептеу үшін кері параметрлер, матрицаның диагональдың үстінде немесе астында нақты мәні жоқ бөлігін ғана толтыру жеткіліктігін көрсетеді. Егер n ықпал көрсеткішін зерттесеңіз, барлық маңызды комбинацияларды алуға Болады.
ИТӘ кодтау үшін кестедегі белгілі 1 жолдың санын пайдалану керек. Осы пайымдаулардың кез-келгені 19-дан 9-ға дейін кодталған.
Салмақтар әртүрлі тәсілдермен есептеледі. 1. Салмақ векторларын жуықтаудың қолжетімді тәсілдерінің бірі-біркелкі эталондық матрицалар үшін меншікті векторларды есептеу, олар әдетте жоғары меншікті мәндерге сәйкес келеді. Меншікті векторларды алудың мұндай алгоритмдері егжей-тегжейлі зерттелген, олардың сипаттамасын монографиялардан немесе басқа әдебиеттерден табуға болады.
ИТӘ әдісі мамандардың жұмыс сапасының сандық және қарапайым логикасының бұзылу деңгейі және мамандардың бағаларын ұсыну туралы ақпарат береді. Сәйкестік индексінің (CI) жеке кардиналдылығын тексеру белгілі бір сандық сипаттамаларды ескеруден тұрады, ал одан ауытқу мамандардың бағалауын тапсыру процесінде қателіктердің пайда болуын көрсетеді. Сонымен, егер сараптамалық бағалауды кодтау үшін жеке ереже жасалған болса, мысалы, 0-1, онда сараптамалық бағалау осы ережеде көрсетілген мәндерден аспауы керек. Бұл олардың 1-ден жоғары немесе теріс болуы мүмкін екенін білдіреді. Логикалық орналасу сараптамалық пайымдаудың логикасын түсінуге көмектеседі. Егер эксперт маман а ықпал көрсеткіші В ықпал көрсеткішіне қарағанда жақсы, Ал В ықпал көрсеткіші а ықпал көрсеткішіне қарағанда жақсы деп есептесе, онда жұптық салыстыру кезінде в ықпал көрсеткіші А ықпал көрсеткішіне қарағанда жақсы деп 10 әдебиеттер көзінде ашып жазылған.
CI келесідей есептеледі: біркелкі салыстыру матрицасымен бірге қажетті мәннен ауытқу дәрежесін бағалау критерийлері бар. Әрбір иерархия үшін әр матрицадағы КИ формуланы қолдана отырып, шамамен бағаланады:
ИС=λ-nn-1
(7)
мұндағы Х-меншікті мән, ал n-салыстырылатын ықпал көрсеткіштер саны. CI санды кездейсоқ таңдау арқылы алынған мәнмен салыстырылады және орташа мән ретінде түсіндіріледі. Кездейсоқ матрицалардың әр түрлі ретпен орташа консистенциясы кестеде көрсетілген иерархияға тәуелді әдіс анықтамасында көрсетілген.
2.2, мұндағы n - ықпал көрсеткіштердің саны.
Кесте 2.6
Әр түрлі ретті кездейсоқ матрицалар үшін орташа келісімділік
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
СС
0
0
0,59
0,90
1,13
1,25
1,33
1,42
1,46
1,48
Егер бірдей ретті матрица үшін келісімділік индексін орташа келісімділікте бөлетін болсақ, онда біз келісімділік ... жалғасы
Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Пәндер
- Іс жүргізу
- Автоматтандыру, Техника
- Алғашқы әскери дайындық
- Астрономия
- Ауыл шаруашылығы
- Банк ісі
- Бизнесті бағалау
- Биология
- Бухгалтерлік іс
- Валеология
- Ветеринария
- География
- Геология, Геофизика, Геодезия
- Дін
- Ет, сүт, шарап өнімдері
- Жалпы тарих
- Жер кадастрі, Жылжымайтын мүлік
- Журналистика
- Информатика
- Кеден ісі
- Маркетинг
- Математика, Геометрия
- Медицина
- Мемлекеттік басқару
- Менеджмент
- Мұнай, Газ
- Мұрағат ісі
- Мәдениеттану
- ОБЖ (Основы безопасности жизнедеятельности)
- Педагогика
- Полиграфия
- Психология
- Салық
- Саясаттану
- Сақтандыру
- Сертификаттау, стандарттау
- Социология, Демография
- Спорт
- Статистика
- Тілтану, Филология
- Тарихи тұлғалар
- Тау-кен ісі
- Транспорт
- Туризм
- Физика
- Философия
- Халықаралық қатынастар
- Химия
- Экология, Қоршаған ортаны қорғау
- Экономика
- Экономикалық география
- Электротехника
- Қазақстан тарихы
- Қаржы
- Құрылыс
- Құқық, Криминалистика
- Әдебиет
- Өнер, музыка
- Өнеркәсіп, Өндіріс
Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.
Ақпарат
Қосымша
Email: info@stud.kz