CC BY
36
• Fire Walker (фирмы Silicon
Graphic Studio).
Гипермедиа-ссылки
Метафора гипермедиа-ссылки подобна метафоре кадра, в которой показываются концептуальные связи между элементами; однако ей недостает визуального представления связей. Авторские системы, построенные по этому методу, весьма просты в освоении, хотя для эффективной работы с ними требуется обучение.
При использовании авторских систем с гипермедиа-ссылками можно создавать разнообразные гипертекстовые приложения с элементами мультимедиа. Они имеют те же области применения, что и системы, построенные по методу "Карточка с языком сценариев", но более гибки (за счет отказа от карточек).
К системам, основанным на гипермедиа-ссылках, относятся:
HyperMethod (фирмы Prog. Systems AI Lab);
Formula Graphic (фирмы Harrow Media);
HM-card;
Everest (фирмы Intersystem Concepts).
Маркеры (теги)
Системы на базе маркеров используют специальные команды - теги в текстовых файлах (например, HTML), чтобы связать страницы для обеспечения взаимодействия и объединения элементов мультимедиа. Они имеют, как правило, ограниченные возможности по отслеживанию связей и лучше всего подходят для
подготовки диалоговых справочных материалов, подобных словарям и руководствам. С развитием Internet такие системы нашли широкое применение и при создании страниц для узлов этой глобальной компьютерной сети.
К системам, основанным на маркерах, относятся:
• WebAuthor (фирмы Quarterdeck);
• FrontPage (фирмы Microsoft);
• HotMetalPro (фирмы SoftQuad);
• Adobe PageMill (фирмы Adobe).
Конечно, мир авторских систем не ограничивается перечисленными выше программами. Например, число редакторов, предназначенных для создания HTML-страниц, стремительно растет день ото дня.
Использование языков программирования
В сравнении с авторскими средствами разработки универсальные языки программирования оказываются более гибкими и обеспечивают возможность получения более быстродействующего приложения. В современных условиях гибкость и быстрота работы иногда отходят на второй план, уступая место высокой скорости разработки.
Разработчики мультимедийных приложений чаще всего используют Java, Си++, Delphi, Visual Basic. В авторских средах, наряду с оригинальными скриптовыми языками, наиболее часто используются DHTML, JavaScript и VBScript.
— Коротко об авторах ---------------------------------------------------------
Петровичев Е.И. - доцент, кафедра «Автоматизированные системы управления», Московский государственный горный университет.
© В.М. Шек, Т. А. Кувашкина, 2006
УДК 622.014.2:658.513.011.56 В.М. Шек, Т. А. Кувашкина
АЛГОРИТМЫ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ МАСШТАБИРУЕМОЙ ИНФОРМАЦИИ
Семинар № 14
~П настоящее время бурно раз-
X# виваются технологии объектноориентированной обработки информации. В основном это связано с объектноориентированным построением слож-ных программных комплексов для обработки больших объемов разнородной информации и представления результатов пользователю посредством «дружелюбного», приспосабливаемого интерфейса.
Особенно актуально это в работе с масштабированной пространственноатрибутивной информацией, в первую очередь в горном деле. В МГГУ разрабатываются методы и алгоритмы обработки масштабируемой информации с использованием системного подхода.
В данной работе приведены алгоритмы объектно-ориентированной обработки масштабируемой информации на примере решения задачи подсчета запасов полезных ископаемых (ПИ).
Рассмотрим схему подсчета запасов ПИ с использованием объектно-ориентированной методологии для представления результатов на нескольких уровнях иерархии горнопромышленной системы (рис. 1).
Основными объектами в данной схеме являются:
Монитор [1] - модуль, обеспечивающий процесс обработки информации (ввод задания, принятие решения по его реализации, вызов и управление необходимыми модулями-процессами для обработки информации, выдача результатов ЛИР);
Модуль-моникер [1] - модуль, обеспечивающий «внешний» (межуровневый)
интерфейс для ввода/вывода информации обрабатывающим(и) модулям(и) данного уровня иерархии системы. В предлагаемой
модели эти модули обеспечивают преобразование входных данных в форматы «своего» уровня иерархии системы и выходных данных - в согласованный «межу-ровневый» формат;
Модуль-процесс [1] - модуль, осуществляющий модельные расчеты определенных процессов (технологических, информационных, организационных, экономических и т.п.).
Предположим, что необходимо рассчитать движение запасов1 угля определенной марки за период ДТ на территории некоторого региона (например, Кузбасса).
Здесь функционируют несколько объединений, каждое из которых имеет некоторое (от одного до десятка) количество предприятий (шахт, разрезов). Допустим, что период ДТ длится с 1 по 25 число месяца.
1 Под термином «движение запасов (ресурсов)» будем понимать изменение состояния запасов (ресурсов) за определенный период времени АТ. Под термином «состояние запасов (ресурсов)» в данном случае будем понимать положение всех видов запасов (ресурсов) на определенную дату.
Геаюго-уарипейдерская баи
г«~|~.~т; -| т-
6,8,9, 10
Залакне
уч;тс^»Кв.с,,с,,р|,р1,1>л:п2».>^5)
1€1 JeJ 1€Т * * Т
■
г
“'”7 ЖКс)Г|Х**А'в'с"Сг'р1’рЛ
-ЛПР
<^2, (Молу.11.- М011ИКС|
^04
1, 2, 3,4, 5, 6, 7,8
(м«
(^ОЛУЛ |^>10ИИКе^)
1,2, 3,4, 5, 6,7
.сс) ¥ Ч> У С^Ха.Кв.СрС^Р,} Г...')
£03
(^Толул иионике^)
¥ ¥ V С .у;ХЙ К В, С,, С, } г:-ь«н<'' ^0НИТ0Р
^1 >61 & *бТ
1 Подсчет кондиций 6. Расчет предварительно оцененных запасов (С2)
2. Расчет ТЭП и ТЭО кондиций 7. Расчет потерь ПИ
3. Расчет и движение промышленных запасов (вскрытые, подготовленные, готовые к выемке) 8. Расчет прогнозных ресурсов категории Р1
4. Расчет балансовых запасов 9. Расчет прогнозных ресурсов категории Р2
5. Расчет забалансовых запасов 10. Расчет прогнозных ресурсов категории РЗ
Рис. 1. Технология подсчета запасов ПИ на базе ООМ
Монитор С (уровень региона) в соответствии с полученным от ЛПР заданием вызывает (генерирует экземпляр) модуль-процесс С для выполнения расчетов. То есть монитор С, который имеет свой интерфейс, настраивает модуль-процесс для расчета величины запасов на региональном уровне, а монитор Б - на уровне объединения.
Модуль-процесс С делает запрос в БД уровня С о наличии соответствующего отчета. В случае, если ДТ является стандартизированным (месяц, квартал, год), из БД передается этому модулю статистические данные (отчет) за требуемый период времени. Модуль-процесс С делает соответствующую выборку данных по требуемой марке и передает ее ЛИР. При «нестандартном» периоде ДТ движение запасов определяется как изменение (разность) состояния запасов между моментами Тк и Тн.
Модуль-процесс, используя свой интерфейс в5, выбирает с помощью модуля-моникера С из БД уровня С состояние запасов искомой марки угля по объединениям региона на Тн - первое число месяца (статистический учет запасов). Данные о состоянии запасов этой марки угля по объединениям на Тк (25 число) модуль-моникер С запрашивает через межуровне-вый интерфейс в4 у модуля-процесса В.
На уровне «объединение» модуль-процесс Б подсчета полезных ископаемых обращается к модулю-моникеру Б и получает через него информацию (необходимые параметры, коэффициенты) из соответствующих геолого-маркшейдерских
баз предприятий посредством обращения к моделям-объектам Ак соответствующих предприятий.
Согласно объектно-ориентирован-ной методологии алгоритм расчета движения запасов ПИ за период ДТ на территории некоторого региона будет выглядеть следующим образом (рис. 2):
Получив задание от ЛПР или с вышележащего уровня (КтЗ), монитор С (уровень региона, см. рис. 1) осуществляет
анализ уровня моделей-объектов, с которыми необходимо работать (рис. 2). Если этот уровень отличен (меньше) от С, то монитор С передает задание (СЗ) монитору Б. В противном случае монитор С запускает модуль-процесс С, который осуществляет поиск информации в репозитории (Рс). При наличии данных в репозитории последние обрабатываются и формируется отчет для ЛИР. В противном случае активируется модуль-моникер С, который осуществляет поиск данных в БД уровня С. Если таковых нет на этом уровне, то формируется запрос (СтЗ) монитору Б. Монитор Б, найдя необходимую информацию с помощью своего набора модулей-процессов Б1 и модулей-моникеров, передает ее на уровень С (БтР).
Полученную информацию модуль-моникер С преобразует в формат уровня-приемника и передает ее модулю-процессу С для осуществления расчетов движения запасов. Затем полученные результаты оформляются в виде отчета, который передается ЛИР и одновременно записывается в динамический репозиторий (Рс). Полученные результаты (СР, СтР) при необходимости передаются на вышележащий уровень (К).
Наличие в системе динамического репозитория определяет схему функционирования модулей-моникеров.
Если в репозитории имеются интересующие временные срезы состояния запасов, то модуль-процесс осуществляет расчет запрашиваемой величины оперируя данными из репозитория.
Если каких-либо данных нет в репозитории на уровне, на котором осуществляются расчеты, то монитор данного уровня иерархии обращается к нижележащему по иерархии монитору.
Например, необходимо определить движение запасов на уровне «Регион» за период, равный одному году. При этом в отчетных сводках не оказалось сведений по одному из угольных предприятий
Рис. 2. Алгоритм подсчета запасов ПИ на уровне региона
Рис. 3. Алгоритм подсчета запасов ПИ на уровне угледобывающего предприятия
по причине его существования меньше, чем запрашиваемый период. В данном случае монитор С уровня «Регион» часть информации получает из динамического репозитория, а величину запасов (ресурсов) по предприятию - через нижележащие мониторы Б и А.
Если есть необходимость определения запасов, например, на уровне «Регион», но нет данных по некоторым объединениям, то модуль-процесс С обращается к модулю-процессу Б (уровень «Объединение») для определения недостающих для вычисления данных.
Таким образом, важным моментом при разработке системы является составление правил функционирования модулей-моникеров.
Если есть необходимость получения данных для уровня 1 с уровня 1-2 (через несколько уровней), целесообразно работу модулей системы настраивать на взаимодействие двух близлежащих мониторов, в противном случае (получение информации с нижележащего уровня) процесс расчета целесообразно осуществлять через модули-процессы и соответствующие модули-моникеры.
Необходимо отметить, что алгоритмы функционирования модулей других уровней (А, В, К) аналогичны. Некоторым своеобразием функционирования отличается нижний уровень иерархии (А). Данное отличие заключается в следующем (рис. 3).
В базе уровня А сосредоточена пространственная информация по предприятиям (ПБД), характеризующаяся координатами и граничными контурами объектов (границы горного отвода и выхода пластов под наносы, тектонические нарушения, выемочные столбы, целики и др.), которые используются при вычислении объемных характеристик при помощи ГИС-модулей.
На уровне А осуществляется подсчет запасов ПИ на базе блочной модели (шестигранных призм). Необходимо отметить, что отличительной особенностью алго-
ритма является то, что он разработан с учетом размещения пространственной и атрибутивной (мощность пласта, зольность и др.) информации в регулярных элементарных блоках. Модули-моникеры обрабатывают как атрибутивные, так и пространственные данные, что существенно влияет на производительность модельного комплекса.
Нужно отметить, что при реализации такого подхода к хранению и обработке информации в алгоритме подсчета запасов ПИ могут использоваться и другие геологические методы расчета величин запасов ПИ.
Выводы:
Предложенная технология подсчета запасов полезного ископаемого позволяет определять искомые величины за любой интервал времени, в том числе и отличный от стандартного (месяц, квартал, год). Это достигается за счет наличия в системе динамического репозитория и алгоритма вычислений.
Отличительной особенностью алгоритмов является то, что они разработаны с учетом пространственной и атрибутивной (мощность пласта, зольность и др.) информации с размещением ее в регулярных элементарных блоках. Модули-моникеры обрабатывают (преобразуют) как атрибутивные, так и пространственные данные, что существенно влияет на точность и скорость получения конечного результата моделирования.
Созданные алгоритмы иерархической обработки информации в масштабируемом банке данных горной промышленности отличаются формированием промежуточной, нижнеуровневой информации с помощью моделей-объектов непосредственно в процессе технико-
экономических расчетов.
Созданные алгоритмы и технология обработки геоинформации с использованием МБнД позволяют работать с пространственно-атрибутивной горной информацией в реальном времени. -------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Дейл Роджерсон Основы СОМ / Пер. с 2. Шек В.М. Объектно-ориентированное мо-
англ. - М.: Издательство «Русская Редакция» делирование горнопромышленных систем. М.:
ТОО «Channel Trading Ltd.», 1997. - 376 с. Издательство МГГУ, 2000. - 304 с.
— Коротко об авторах ---------------------------------------------------------------
Шек В.М. - профессор, доктор технических наук,
Кувашкина Т.А. - аспирантка,
кафедра «Автоматизированные системы управления», Московский государственный горный университет.
----------------------------------------------- © А.Ю. Быков, 2006
УДК 681.3.06:62-529 А.Ю. Быков
ПРОЦЕДУРА УПРАВЛЕНИЯ ХОДОМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В СЕТИ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ЗАГРУЗКИ ПРОЦЕССОРОВ
Семинар № 14
Данная задача решается путем задания функций управления, позволяющей загружать распределенную систему поддержки принятия решений (РСППР) в режиме, близком к оптимальному, обеспечивая равномерный доступ к ресурсам наиболее приоритетных агентов [1]. При этом следует помнить, что возрастание количества задач увеличивает обмен сообщениями в РСППР; это очень важно при пересылке задач для выполнения на другие узлы системы. Кроме того, увеличение качества сообщений приводит к росту процессорного времени на маршрутизацию и времени прохождения сообщений через промежуточные узлы.
Эффективность диспетчеризации системы определяется близостью загрузки к величине 2тах (максимальной загрузки). Перегрузка нежелательна, так как в этом случае резко увеличиваются затраты на пересылку сообщений и обслуживание РСППР, а производительность снижается. На рис. 1 приведена качественная зависимость изменения пропускной способности «С» сети от ее загрузки г, где состояние 2ор4 (оптимальная загрузка) соответствует величине загрузки, при которой в сети начинают возникать очереди [2]. В окрестности точки 2ор величина «С» увеличивается незначительно (при г© > Zopt < 2тах). При г(г) >2тах возникает переполнение очередей и пропускная способность сети резко снижается.
