CC BY
44
УДК 004
ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТРУКТУРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ РЕСУРСНЫХ ОБЪЕКТНЫХ КОМПЛЕКСОВ1
Чубухчиев Борис Христофорович, к.т.н., с.н.с., доцент, Магаданский филиал Российского государственного гуманитарного университета, Россия, Магадан, [email protected] Логун Кристина Александровна, к.п.н., доцент, Магаданский филиал Российского государственного гуманитарного университета, Россия, Магадан, [email protected]
В предыдущей статье, расположенной в данном сборнике, мы показали возможность определения коэффициента эффективности структурных преобразований у (интеграции), обеспечивающих выполнение заявок. Однако эта величина является относительной и не позволяет делать никаких оценок по абсолютным величинам необходимых и достаточных резервов, требуемых для обеспечения конкретного потока заявок в режиме непрерывного обмена.
Одной из таких возможных оценок является неравенство Urs > Ui, согласно которому резервный потенциал Urs интегрируемой группы Sm источников ресурса должен быть больше или равным средней заявке Ui, что и отражает необходимое и достаточное условие выполнения любой из Ni заявок, хотя это условие и вносит значительную неопределенность из-за отсутствия для UrS ограничения по минимуму.
В то же время из предположения о нормальности входного потока заявок с потенциалами Ui такие ограничения для М все же следуют из известного соотношения:
Ui-ko < Ui < Ui + ko, (1)
где k = 1, 2, 3, что соответствует зависимости от k нахождения амплитуды Ui любой заявки в интервале (1) с вероятностями Pk=1 = 0,94; Pk=2 = 0,975; Pk=3 = 0,997 соответственно.
В том случае, если неизвестны статистические характеристики потока заявок, но есть определенные соображения по поводу возможной величины его вариации, то в соответствии с ее известным определением:
Var = -100%
Ui
выражение (1) можно переписать, произведя замену о на Var (коэффициент вариации), т. е.
U, - Var
о = —i---
100
0,01U, - Var
и с учетом формулы (1) окончательно получаем
Ui = Ui(1 ± 0,01k •Var) (2)
Очевидно, что коррекция средней (2) не внесет никаких изменений в структуру формул (1), а значит, и в вычисления у, но позволит более обоснованно подойти к оценкам необходимого и достаточного количества однородных ресурсов любой природы при планировании запасов.
Как было показано ранее, оценка эффективности вовлеченных средств при групповых структурных преобразованиях как величина относительная не зависит от числа заявок, а только от количества интегрируемых объектов и выбранной для них структуры интеграции («звезда», «треугольник» или их комбинация). При этом эффективность интеграции у достигает максимума при полной (единой) одноуровневой интеграции по схеме «звезда», а введение любого другого функционально ориентированного уровня интеграции ее снижает, но при этом позволяет осуществлять реализацию оптимального управления по критерию минимума стоимости техпроцесса передачи данных и с учетом необходимости участия регионов в управлении, следующего из общественно-политического устройства РФ (разграничение прав и полномочий центра и регионов).
1 Статья рекомендована к опубликованию в журнале "Информационные технологии"
82
В связи с этим возникает проблема предварительной оценки эффективности структурных интеграционных преобразований, связанных с необходимостью роста, расширения и реструктуризации ИНК источников ресурсов функционально ориентированной интеграцией и оптимизацией структур, т. е. функционально
ориентированной структуризацией - дезинтеграцей существующих структур в целях создания новых интегрированных структур с более высокой эффективностью (перестройка).
При синтезе любого требуемого конкретного ИНК из НИК источников ресурса или группы таких НИК в качестве параметра оптимизации мы использовали коэффициент эффективности вовлеченных средств, вычисляемый по количеству интегрируемых источников ресурса.
Применяя к НИК основные арифметические операции, можно минимизировать количество вовлеченных средств при требуемых (заданных) уровнях резервирования и дублирования и других глобальных или локальных целей, например, при объединении по личному или корпоративному предпочтению, по характеру и особенностям производства или оказания услуг и любым другим функционально и структурно обоснованным признакам.
Такая оценка снимает, как мы считаем, определенную часть вероятных возражений со стороны частного бизнеса по отношению к процессам интеграции, которые, возможно, и появятся, но после подробного анализа перспектив значительного увеличения прибыли, несомненно, будут сняты, тем более что это может способствовать развитию рентного бизнеса, когда малый и средний бизнес отдает свои капиталы и производственные мощности под управление частных и государственных интегрированных комплексов производства, распределения и доставки однородных ресурсов и услуг заказчику, ограничиваясь участием в наблюдательных и управляющих советах и конечно получением дивидендов.
Рассмотрим алгоритм четырех основных возможных операций (преобразований) над ИНК источников ресурсов.
Исходя из полученной зависимости у от n*, где n* - числа источников j-го ресурса плюс единица, мы полагаем, что вычисление итоговой эффективности реструктурированного ИНК можно осуществлять посредством применения к параметрам М, (количество источников в группе) основных арифметических операций, адекватных требуемым преобразованиям над группами, например А и В: типа «сложение» МС1 = МА + МВ -соединение, интеграция групп А и В в группу С1; типа «вычитание» - реструктуризация, выделение из группы А группы В при МА>Мв с образованием группы С2 с МС2 = МА - МВ; типа «умножение» группы А на группу В - тиражирование группы А МВ раз с МСз = МА • мв; типа «деление» - дезинтеграция, т.е. разделение группы А на МВ подгрупп с образованием групп С4 с М с 4 = М A - дезинтеграция группы А с ма подгруппами на мв
подгрупп.
Выбираем требуемую операцию С;, и, так как рассматриваемые преобразования осуществляются на одном М-ом уровне интеграции, то, подставляя Мс; вместо n*, получаем
€с = "1
(МА +Мв)2
с М
А
■Мв + 1
€ =
(Ма - Мв)2
с
2
М
А
■Мв +1
- «сложение» и «вычитание» соответственно;
€
€ =
мА • мв .
М • М +1;
Ав
мА
Мв(МА + Мв)
3
4
(3)
(4)
(5)
(6)
83
- «умножение» и «деление» соответственно.
Остальные требуемые преобразования следуют из первых четырех и определяются аналогично - посредством замены в формуле n* на необходимую операцию С. в соответствии с формулами (3)-(6).
В случае, если количество ресурсных интегрированных комплексов, например, МА и МВ, нам неизвестны (объект не идентифицирован), но известны эффективности
составляющих, например уА и уВ, то, эффективность таких ресурсных комплексов можно представить как:
у =-ML; у =_^L (7)
А MA + 1 B MB + 1
и, переписав выражение (7) в виде квадратных уравнений, получим
2 2 Ma - Ma • Уа - Уа = 0 и Mb - Mb • ув - ув = 0, (8)
решая которые по теореме Виета, вычислим МА и МВ как функции уА и уВ и, подставляя их в
формулы (3)-(6), получим
, yA(MA +1)+ув(мв +1)+2MaMb
" Ma+Mb +1
(9)
- объединение ИНК А и В,
у €a(Ma +1)+yB(MB +1)-2MaMb
°2 Ma-Mb+1
- реструктуризация ИНК А и В,
€a(Ma +1) • €b(Mb +1)
у = 'AV A_________
3 M, • M +1
А в
- тиражирование ИНК А в МВ раз,
у _ €a(Ma +1)
C4 MA • Mb +€b(Mb +1)
(10)
(11)
(12)
- дезинтеграция ИНК А на МВ подгрупп.
Таким образом, значения уС. могут быть вычислены как по формулам (3)-(6), если
известны размерности ИНК, так и по формулам (9)-(12), если известны требуемые эффективности уВ. интегрируемых групп, что позволяет оптимизировать уС. при заданных
количествах источников однородных ресурсов (например, МА и МВ) или количество этих источников для минимаксных значений эффективностей ИНК.
В настоящем разделе рассмотрены некоторые механизмы интеграции источников однородного ресурса (вещества, энергии, информации и времени), направленные на минимизацию средств, вовлеченных в организационные и технологические процессы управления ресурсами.
Показано, что коэффициент относительной эффективности количества вовлеченных средств интегрированного комплекса однородного ресурса по отношению к количеству вовлеченных средств неитегрированных источников ресурсов не зависит от числа заявок в систему ресурсного обеспечения, всегда больше единицы при количестве интегрируемых источников ресурса М > 2 и при схеме соединений типа «звезда» с ростом их числа стремится к числу интегрируемых источников (см. формулу (1)).
Это достигается посредством полносвязности структурного комплекса интегрируемых источников и осуществления по требованию обмена как внутри комплекса, так и со средой вещественной составляющей потоков обычными, в том числе транспортными, средствами, а информационной составляющей потоков - средствами телекоммуникационных технологий.
При этом задача обеспечения оптимальной доставки вещественных ресурсов может быть сведена к типовой транспортной задаче, минимизирующей затраты и время по доставке
84
требуемого количества однородного ресурса из ближайшего источника резерва к месту назначения.
При исполнении заявок наиболее «удобными» ресурсами для транспортирования являются энергия и информация, наименее - вещество, товары, услуги и «время», которые нельзя транспортировать по телекоммуникационным каналам, но возможно обеспечить оптимальный режим их доставки традиционными средствами из ближайшего источника ресурса к месту требования, а относительно манипуляций со временем как ресурсом всегда есть возможность разработать, например, план кооперации производства, распараллеливающий техпроцесс и, таким образом, минимизирующий его временные показатели.
Представлены оценки необходимых и достаточных уровней вовлеченных средств источников ресурса (вещества, энергии, информации и времени) и их коррекции в зависимости от требуемой конкретной величины вероятности выполнения заявок (1), (2).
Под необходимой величиной вовлеченного ресурса понимается величина основного запаса ресурса, равного М-кратному резерву суммы вероятных заявок, обеспечивающего выполнение любой заявки к любому элементу группы неинтегрированных комплексов, а под достаточной величиной ресурса понимается величина основного и резервного запаса ресурса, также обеспечивающего выполнение любой заявки к группе интегрированных комплексов с заданной величиной эффективности, например, по вовлеченным средствам, относительно неинтегрированного комплекса, и равна сумме величин вероятных заявок плюс их среднее значение.
При этом такие составляющие вовлеченных средств, как основные средства, в том числе производственные, финансовые, а также интеллектуальные и др., также можно оптимизировать, используя сетевые методы интеграции, которые и обеспечивают функционально задаваемую эффективность интегрированных комплексов по отношению к неинтегрированным как посредством стандартных методов оптимизации, так и в основном за счет телекоммуникационных технологий, осуществляющих контроль за поступлением заявок, наличием основных запасов и резервов ресурсов, а главное, за оптимальным управлением потоками ресурсов в соответствии с заявками.
Ранее было показано, что коэффициент эффективности вовлеченных средств как величина относительная не зависит от числа заявок, а только от количества интегрируемых объектов и выбранной для них структуры интеграции («звезда», «треугольник» или их комбинация).
При этом эффективность интеграции у достигает максимума при полной одноуровневой интеграции по схеме «звезда», а введение любого другого функционально ориентированного уровня интеграции ее снижает, но при этом позволяет осуществлять оптимизацию управления по критерию минимума стоимости техпроцесса передачи данных при наличии возможности участия регионов и других иерархических структур в управлении исходя из общественно-политического устройства РФ (разграничение прав и полномочий центра и регионов).
Рассматриваются правила осуществления четырех структурных преобразований над комплексами однородных источников ресурса (см. формулы (3)-(6), и при этом все преобразования проводятся, в частности, над количеством интегрируемых источников, и эти преобразования: «сложение» - объединение в единую структуру ранее несвязанных источников ресурса; «вычитание» - реструктуризация; «умножение» - тиражирование (в целях резервирования и дублирования); «деление» - дезинтеграция комплекса,
осуществляемая с учетом требуемого числа подгрупп с заданными или реальными уровнями эффективности.
Оптимальность этих преобразований определяется через изменение коэффициента эффективности по вовлеченным средствам интегрированной структуры по отношению к неинтегрированной группе (комплексу) и является величиной относительной.
Изложенное позволяет ставить и решать следующие задачи:
85
определять относительную эффективность вовлеченных средств в зависимости от числа интегрированных источников (ресурсов);
по заданной (требуемой) эффективности рассчитывать необходимое и достаточное количество элементов ресурсного комплекса;
по заданным величинам эффективностей и размерностям интегрируемых групп, составляющих планируемый ресурсный комплекс, определять эффективность интегрированного комплекса при любых алгебраических (структурных) преобразованиях над его составляющими, сводимых к четырем основным алгебраическим операциям, что позволяет оптимизировать количество вовлеченного ресурса любой природы при решении хозяйственных и социальных проблем.
УДК 681.3
ОСОБЕННОСТИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ CASE-СРЕДСТВ в НОТАЦИИ UML
Королев Евгений Николаевич, к.т.н., доцент, Воронежский государственный технический университет, Россия, Воронеж, [email protected] Бескоровайная Мария Александровна, студент, Воронежский государственный технический университет, Россия, Воронеж, [email protected] Фиртыч Оксана Александровна, студент, Воронежский государственный технический университет, Россия, Воронеж, oxana. firtych@gmail. com
Введение
UML позволяет моделировать разные виды систем: чисто программные, чисто аппаратные, программно-аппаратные, смешанные, явно включающие деятельность людей и т. д. Но, помимо прочего, язык UML активно применяется для проектирования реляционных БД. Для этого используется небольшая часть языка (в основном диаграммы классов), да и то не в полном объеме. С точки зрения проектирования реляционных БД модельные возможности не слишком отличаются от возможностей ER-диаграмм [4].
UML изначально не предназначен для проектирования баз данных. И хоть для этих целей составлена не одна классическая нотация, в практике возникают задачи, для решения которых удобнее пользоваться одним продуктом для всех задач, начиная с этапов моделирования бизнес-процессов и заканчивая проектированием конкретных приложений. UML - это унифицированный язык моделирования, поэтому с его помощью можно представить в том числе и модели баз данных.
Реляционная модель данных в подавляющем большинстве случаев вполне достаточна для моделирования любых данных. Однако проектирование базы данных в терминах схемы отношений на практике может вызвать большие затруднения, т.к. в этой модели изначально не предусмотрены механизмы описания семантики предметной области. С этим связано появление семантических моделей данных, которые позволяют описать конкретную предметную область гораздо ближе к интуитивному пониманию и, в то же время, достаточно формальным образом.
Этап диаграммного моделирования обеспечивает следующие преимущества:
• на раннем этапе проектирования до привязки к конкретной РСУБД проектировщик может обнаружить и исправить логические огрехи проекта, руководствуясь наглядным графическим представлением концептуальной схемы;
• окончательный вид концептуальной схемы, полученной непосредственно перед переходом к формированию реляционной схемы, а может быть, и промежуточные версии концептуальной схемы должны стать часть документации целевой реляционной БД; наличие этой документации очень полезно для сопровождения и в особенности для изменения схемы БД в связи с изменившимися требованиями;
86
