CC BY
29
Секция информатики
Процедура пересчета и вычеркивания продолжается до тех пор, пока будут выполняться оба эти условия. Кроме того, удаляются отмеченные вершины, число инцидентных ребер которых меньше, чем у неотмеченных, и которые связаны только с отмеченными вершинами. Удаляемые вершины также не будут входить в подграфы последующих множеств конституэнт, ибо в противном случае число инцидентных им ребер, по крайней мере, должно быть равно числу инцидентных ребер неотмеченных вершин.
В результате работы метода подмножество эталонных ситуаций каждого решения сокращается, что позволяет упростить запись, и тем самым увеличить скорость принятия решения. Данный метод целесообразно применять, когда количество операций, необходимых для выполнения метода минимизации, и время расчета обновленной функции меньше времени расчета исходной функции. На практике данный метод целесообразно применять, когда порядок числа эталонных ситуаций в таблице управляющих решений равен тысячи.
ЛИТЕРАТУРА
1. Берштейн Л.С., Целых А.Н. Гибридная экспертная система с вычислительным модулем для прогноза экологических ситуаций. //Труды международного симпозиума “Интеллектуальные системы - ИнСис - 96". М., 1996.
2. Мелихов А.Н., Баранец В.Д. Проектирование микропроцессорных средств обработки нечеткой информации. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1990. 130с.
3. Орса В.А. Числовой метод минимизации булевых функций. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1987. 64с.
УДК 681.3.06
С.Л. Беляков
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИТЕМА С КАРТОГРАФИЧЕСКИМИ
ДАННЫМИ
Современные информационные системы все чаще используют картографические данные. Области приложения весьма разнообразны: бизнес, экономика, муниципальное управление, оперативные службы. База картографических данный представляет собой электронную географическую карту в векторном графическом формате и связанные с ее примитивами текстовые, числовые, звуковые, графические базы данных, видеофильмы и т.д. В докладе рассматриваются некоторые проблемы, связанные с реализацией рассматриваемых систем в сетях ЭВМ .
Первоочередной задачей представляется декомпозиция единого описания карты на более простые элементы. Выполнять обработку карт с числом примитивов 106-108 в виде единого целого нерационально. Процедура декомпозиции многовариантна и требует анализа и оценки возможных решений.
Современные сетевые технологии позволяют различным образом реализовать доступ к электронной карте. Возникает задача рациональной организации системы - помещать карту на файл-сервер, сервер базы данных, серверы технологии Intranet (mail-сервер, WWW-сервер, FTP- сервер) или создавать специализированный геоинформационный сервер.
Целая группа задач связана с вводом и модификацией данных. Например, традиционно используемые “жесткие” блокировки областей данных на время внесения изменений отрицательно сказываются на эффективности работы системы. Время ввода и модификации данных может занимать несколько часов. Целесообразны исследования “мягких” блокировок .
Непосредственно процесс взаимодействия клиентов в сети с сервером картографических данных также имеет специфику, которая обусловлена визуальным поиском информации на картах. Минимизация времени на навигационный процесс весьма актуальна при использовании дорогостоящих каналов связи .
УДК 519.22 .
Г.В. Горелова, Б.А. Карпова
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВАНИИ МЕТОДА ОПТИМАЛЬНЫХ РЕЙТИНГ-ХАРАКТЕРИСТИК ПРИ УПРАВЛЕНИИ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ
Организацию и контроль за ходом учебного процесса можно представить совокупностью моделей (рис. 1).
На рис. 1,а изображена рейтинг-характеристика R(t), представляющая собой результаты контроля знаний студентов по отдельным модулям Mjt j = \,N N , в различные моменты обучения. Характер зависимости определяется статистическими данными о рейтинг-оценках, получаемых студентами. Точки контроля и величина рейтинга А/^ назначаются преподавателем и непосредственно связаны с содержанием и объемом модуля М .
При планировании процесса обучения, в том числе составлении календарных планов, перед преподавателем стоит задача определить наилучшую рейтинг-характеристику, соответствующую различным критериям. Рейтинг-характеристика определяется содержанием и объемом модулей. На рис. 1,6, который фактически является календарным планом изучаемой дисциплины, раскрывается содержание каждого модуля, формы обучения и контроля (лекция, практические занятия, контрольные работы, лабораторные работы и т.д.). Каждый модуль и его оценка
AR; обладают различным “весом”, “полезностью”, С; (рис. 1,в).
Поскольку для совокупности студентов величины AR различны и
случайны, можно определить плотность вероятности распределения оценок, как в определенный момент обучения, так и по всему процессу обучения.
При известных распределениях J(R,!) и известных полезностях С (R,l) можно поставить и решить двумерную задачу об оптимум-номинале [2].
