Моделирование

В статье рассмотрен комбинированный алгоритм выбора параметров радиально-базисной нейронной сети на основе нечеткого иммунного алгоритма оптимизации. Эволюционное построение антител и использование нечеткой адаптивно-резонансной нейронной сети позволяет адаптировать алгоритм обучения нейроконтроллера под решение оптимизационной задачи. Описана возможность использования такого рода нейронных сетей для построения адаптивного маршрутизатора информации в сети связи и обеспечения защищенности его структуры от целенаправленного разрушения.

Анализируются концепции и методологические основы построения, конструирования и применения имитационных моделей в среде системы моделирования Аctor Pilgrim. Отмечены основные отличительные особенности системы в сравнении с ее более ранней версией, указаны возможности системы для решения задач управления сложными экономическими процессами, профессиональной подготовки и проведения исследований. Обсуждаются методы и приемы практической работы по созданию и запуску моделей с использованием системы Аctor Pilgrim.

Данный практикум включает в себя лабораторные работы, в которых рассматриваются процессы проектирования реляционной БД с использованием CASE-средства семантического моделирования данных фирмы Computer Associate All Fusion Erwin Data Modeler и реализации полученной модели данных с использованием СУБД MS Access. Содержит перечень индивидуальных заданий, рекомендаций по их выполнению и варианты диагностических контрольных работ. Предназначен для студентов вузов, занимающихся проектированием баз данных. Настоящее пособие может быть полезно для преподавателей и аспирантов вузов, учителей школ, интересующихся проблемами разработки реляционных баз данных с использованием современных технологий проектирования и реализации.

Процесс создания формализованного описания имитационной модели с использованием специализированных систем моделирования, как правило, не вызывает серьёзных затруднений. Однако в ряде случаев представить модель средствами языка описания системы моделирования простым и очевидным образом не удаётся, и требуется прибегать к специальным мерам. В статье предлагается способ построения моделей, применимый для некоторых типичных случаев.

В статье описаны основные методы концептуального проектирования информационных систем и современные программные средства их реализации. Рассмотрены популярные на сегодняшний день методы структурного и объектно-ориентированного подходов к разработке программного обеспечения. Выполнено сравнение наиболее часто используемых методов и средств концептуального проектирования, даны рекомендации по их применению.

В статье рассматривается современное состояние галогенных ламп накаливания и их особенности; описываются математическая модель теплопереноса и программная модель для анализа и моделирования процессов в галогенных лампах накаливания.

Глобальные и локальные системы, в которых рассматривается и моделируется изменение энергии в широком смысле слова, используются практически везде, только само понятие «энергия» используется нечасто. Однако фактически энергия – это обобщенный показатель, который всегда имеет место. Например, деньги, топливо, человеческий и научный потенциал можно измерять с помощью соответствующих энергетических затрат. Энергия является общим эквивалентом для всех показателей.

Статья посвящена применению имитационных моделей в процессе управления предприятием. В качестве примера рассматривается использование модели производственного процесса в контуре управления ОАО «Саратовские обои». Для построения модели использовалась система имитационного моделирования GPSS World. Подготовка исходных данных для работы модели осуществлялась с помощью пакета статистического анализа STATISTICA. В свою очередь, данные для анализа предоставлялись корпоративной информационной системой «Галактика». В статье рассмотрены такие аспекты, как выбор инструментальных средств, постановка задачи построения имитационной модели, а также анализ результатов моделирования, проведенный с использованием пакета STATISTIСA. Представлены структурная схема производственного процесса, блок схема имитационной модели, а также графики результатов моделирования. Также приведена концепция применения метода статистических испытаний (метода Монте Карло) средствами GPSS World, включающая создание специального командного файла, обеспечивающего цикл расчётов с инициацией генераторов случайных чисел и запись результатов в текстовый файл с последующей обработкой результатов пакетами статистического анализа (STATISTICA, Excel).

При создании математических моделей нелинейных явлений и программных реализаций этих моделей одной из главных задач является выбор методов отображения процессов. Соблюдение принципа точности и адекватности модели реальному процессу или системе является основополагающим принципом моделирования. Процесс создания сложных моделей часто связан с необходимостью генерации стартовых состояний параметров и элементов системы. Невозможность ручного решения проблемы обусловлена большим числом отдельных параметров системы или наличием взаимозависимостей между факторами. В случае создания динамических или имитационных моделей возникает потребность генерации последовательности состояний отдельного показателя (фактора), где каждое значение соотносится с предыдущими состояниями особым образом. То есть существует некоторая зависимость между текущим и предыдущими состояниями фактора. Однако принцип формирования зависимости может быть как строго определенным, так и случайным. Возможность описания хаотических явлений представляет наибольшую ценность при создании имитационных моделей сложных динамических систем.

Развитие CASE-средств шло поэтапно. Эволюция привела CASE-средства к высшему уровню в процессе разработки – проектированию и моделированию. Эти два процесса представляют собой наиболее ответственную стадию, трудоёмкость и сложность которой невозможно переоценить. Моделирование предметной области и построение рабочей модели представляют собой первоисточник для всего проекта в целом. Выделение сущностей в какой-либо предметной области до сих пор является процессом, основанным более на эмпирическом, нежели на формализованном знании. Аналитики, выполняющие эту работу, отражают предметную область в некоторой форме понятной для проектировщиков. Передача результатов анализа предметной области означает формальный старт проекта. Однако как показывает практика, достаточно большое количество проектов ведется по итерационной схеме разработки, вследствие чего на каждом этапе требования к продукту уточняются, а предметная область дополняется и расширяется её описание. Таким образом, незначительные дополнения осуществляемые в процессе моделирования зачастую могут вызвать трудоёмкие изменения в самом проекте. Именно использование CASE-средств на этапе моделирования и описания предметной области, может снизить трудозатраты на каждой итерации проекта. Для реализации этого необходимо внедрить на уровне моделирования предметной области инструмент, который можно было бы использовать на всех уровнях исполнения проекта, начиная с моделирования и заканчивая кодированием и тестированием. В настоящее время единственным полнофункциональным средством моделирования с четкой и строго формализованной структурой является UML (Unified Modeling Language). Применение UML является наиболее существенным нововведением в подходах к разработке, основанной на моделировании, которое включает в себя нормальные процессы и создание эффективных архитектур по сравнению с предыдущими методиками и нотациями описания предметной области.

Понимание топологических принципов биологического синтеза белка и перевод языка синтеза на язык алгоритмов должны позволить на основе моделирования процесса улучшить существующие или разработать новые методы искусственного синтеза необходимых белков, что актуально для фармакологии и биомедицины. В статье рассматривается подход к построению молекулярной векторной машины как конечной машины состояний. Предлагается и обсуждается метафора компилятора ДНК. В качестве возможных направлений развития рассмотрены элементы теории узлов и методы машинного обучения.

Для сложных экономических систем важной задачей является создание информационной системы оперативного обеспечения информацией. Информационная система должна, в свою очередь, иметь базы данных, модели для оценивания информации, прогнозирования изменения данных во времени, а также обеспечивать поддержку управления – принятия оперативных, краткосрочных и долгосрочных решений. В статье предлагается методология математического и компьютерного моделирования, которая позволяет сформировать математические модели сложных экономических систем, функционирующих в условиях неопределенности, с целью последующей разработки компьютерного программного обеспечения и реализации решения исходных задач средствами современных информационных технологий.

Бурный рост экономической активности сопряжён сегодня с выходом на международные рынки и развитием многонациональных компаний. Процессу глобализации экономики способствует перемещение традиционных видов экономической деятельности в сетевую среду. Однако это явление не только не изучено, но и лишено единого толкования среди ученых-экономистов, что свидетельствует о необходимости исследований в области сетевой экономики.

По мере развития и распространения информационных технологий в бизнесе встречаются встраиваемые в информационные системы (ИС) специализированные инструментальные средства математического анализа. И это не случайно, на практике задачи моделирования и анализа бизнес-процессов встречаются достаточно часто. Нередко бизнес-процессы представляются достаточно изменчивыми. Так, например, при изучении спроса на медицинские услуги по различным видам оплаты (страхование, наличная оплата и др.) потребовалось бы строить математическую модель по каждому направлению, настолько разными являются эти процессы. В статье продемонстрирована возможность разработки специализированного инструментального средства анализа и моделирования бизнес-процессов, а также описан программный инструментарий, функционирующий в среде ИС, имеющий «дружелюбный» пользовательский интерфейс.

В России с IT в настоящее время связаны десятки направлений, специальностей и специализаций. На самом деле в IT есть следующие блоки: Системные разработчики, Программисты высокого уровня и Обслуживание и эксплуатация оборудования. Сегодня порядка 210—250 государственных вузов страны готовят специалистов в области IT, выпуская в год порядка 120 тысяч человек, начиная со специалистов по автоматизации мясо-молочной промышленности и заканчивая системными программистами, специалистами в прикладной математике. Но рынок не удовлетворен, их не берут на работу, у них нет нужной квалификации, соответствующей тем требованиям и компетенциям, которые нужны фирмам. Поэтому в Москве программист среднего уровня получает порядка 1200—1500 долларов, намного выше средней зарплаты. Программиста с зарплатой менее 600—700 долларов уже не найдешь ни в одном регионе. Казалось бы, 120 тысяч в год выпускаем, рынок должен быть заполнен. Но качество подготовки не отвечает требованиям.

Разнообразие и специфика предметных областей малого и среднего бизнеса часто не позволяют использовать для решения их задач полностью готовые решения, предоставляемые фирмами – производителями программных средств. Однако это обусловливает актуальность разработки для них собственных информационных систем (ИС). В статье информационные системы для малого и среднего бизнеса называются «специализированными ИС» в смысле противопоставления масштабу корпоративных ИС, при создании которых используются типовые проектные решения. При проектировании информационной системы для малого и среднего бизнеса ключевую роль играет построение эффективной концептуальной модели. На основе структурного подхода к построению концептуальной модели предложено использовать метод моделирования IDEF0 в качестве основного и единственного – с применением нестандартных вариантов нотации. Рассмотрена особая роль обратных связей в моделях информационных систем и предложены варианты ее отображения, позволяющие повысить эффективность проектирования. Сформулированы методические требования к формированию концептуальной модели и приведен пример их реализации.

Для выполнения корректной оценки стоимости необходимо иметь такой инструмент, который бы позволял производить точные оценки даже начинающему менеджеру. Причем для предприятия, использующего современные информационные технологии в своей работе, существенно, чтобы инструмент был частично или полностью автоматизирован. Автором представлена история развития моделирования оценки стоимости программных проектов и охарактеризованы основные направления оценки стоимости, а также приведен сравнительный анализ моделей оценки стоимости. В ходе проведенного исследования автор выделил основные характеристики и провел сравнительный анализ наиболее функциональных продуктов для оценки стоимости. На основании анализа наиболее крупных представителей систем по оценке стоимости программных проектов и анализа потребностей рынка автором были выработаны требования к программному продукту, основанному на математической модели оценки стоимости программного проекта. В качестве модели, на основе которой автор создал систему оценки стоимости, была выбрана COCOMO II как обладающая наибольшим количеством преимуществ по сравнению с остальными моделями оценки и, что немаловажно для программной реализации, имеющая подробное описание алгоритмов настройки и последующей оценки. Автором представлено общее описание программного продукта СBOSSmis.PJ.Cost. Система была реализована автором с учетом всех требований по оптимизации производительности для систем, предназначенных для нужд крупных предприятий.

Рассмотрены основные концепции анализа и проектирования при решении задач в рамках предметной области: объектно-ориентированная, процедурно-функциональная, логико-ориентированная, а также их синтез в рамках решения прикладных задач. Оценка возможностей технологий выполнена на практическом примере. Кроме того, рассмотрены технологии построения агентных моделей предметной области. Отдельно для агентных систем рассмотрены способы сбора данных автономными аналитическими модулями и их реакции на изменение внешней среды. Для каждой концепции приведены сильные и слабые стороны, охарактеризованы возможности применения различных подходов при усложнении и масштабировании моделей. Проанализированы технологии анализа и проектирования по следующим критериям: затраты на проектирование, точность получаемых результатов, адекватность получаемой модели реальной системе, возможности создания программной реализации. Пример прикладной задачи служит основой для сравнения приведенных концепций и позволяет наглядно продемонстрировать сильные и слабые стороны технологий с точки зрения не только теории, но и достижения результатов при проектировании и создании программного обеспечения.

Несмотря на то что для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг существует много эффективных методов, такое свойство моделей нейронных сетей, как универсальность, т.е. возможность их использования для всех типов ценных бумаг, определяет необходимость исследования в данной области. Автором представлена подробная схема работы модели нейронной сети обратного распространения. При обучении нейронной сети ставится задача минимизации целевой функции ошибки, которая находится по методу наименьших квадратов. Алгоритм обучения сети обратного распространения проходит в несколько этапов. В качестве образов для обучения нейронной сети используется выборка, состоящая из значений котировок ценных бумаг, различных числовых характеристик, влияющих на котировки ценных бумаг. Модификации алгоритма обратного распространения связаны с использованием различных функций ошибки, других активационных функций, различных процедур определения направления и величины шага. Для тестирования модели нейронной сети использовались котировки ценных бумаг ФБ «СПб. „Газпром“» за период с 11.01.2007 по 30.01.2007. Для проведения тестирования использовались программный продукт Neural Network Wizard и библиотека классов Neural Network Wizard для работы с моделями нейронных сетей, разработанные в среде программирования Delphi 7 компанией BaseGroup Labs. Для визуального отражения зависимостей реального значения и значения на выходе нейронной сети был использован пакет MathCad 2000. Полученные результаты показывают, что использование модели нейронных сетей повышает экономическую эффективность прогнозирования, при этом обеспечивается достоверность информации с определенной долей вероятности прогноза, необходимой для принятия обоснованных экономических решений.

В общем случае, виртуальное предприятие можно определить как сетевую, компьютерно-опосредованную организационную структуру, состоящую из неоднородных взаимодействующих агентов, расположенных в различных местах. Приступая к оценке рисковой среды, в которой реализуется сетевой проект, необходимо определить основные виды риска, которые представляют наибольшую опасность. Понятие риска есть субъективное понятие, отражающее отношение субъекта к неопределенности результата, в связи с этим можно предположить, что набор рисков, учитываемых разными инвесторами, может различаться. Более того, различия могут быть и в классификации рисков в силу того, что инвесторы могут относить один и тот же риск к различным категориям/группам. Выбор конкретных методов анализа риска зависит от возможностей располагаемой информационной базы, требований к конечным результатам (показателям) и к уровню надёжности планирования. Методы анализа рисков часто применяют комплексно, используя наиболее простые из них на стадии предварительной оценки, а сложные и требующие дополнительной информации – при окончательном обосновании капитальных вложений в проект. Результаты применения различных методов по отношению к одному и тому же проекту дополняют друг друга. Проверка результатов, полученных по этим методикам, показала их эффективность. Кроме того, рассчитанная таким образом стоимость виртуальных предприятий при необходимости может быть скорректирована путем использования рыночных методов оценки стоимости предприятий. Однако такая возможность возникает лишь при наличии на рынке совершившихся сделок по продаже аналогичных предприятий и достоверной информации по ним.