CC BY
99
NEW APPROACHES TO ESTIMATION OF VODKA QUALITY
E.I. MAZANKO, V.M. POZNYAKOVSKY
Kemerovo Technological Institute of the Food Industry,
47, Stroitelei blvrd., Kemerovo, 650056; ph. : (3842) 75-66-39, fax: (3842) 73-41-03, e-mail: tovar@kemtipp.ru
The model of a consumer estimation of quality vodka, considering interests of all participants of its sphere movement of the goods is developed. The offered model will allow to predict demand for new commodity marks and vodka kinds.
Key words: vodka, model, consumer, quality, safety.
65.011.56
ВЫБОР МЕТОДОВ СИНТЕЗА И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНЫХ СТР УКТУР РАСПРЕДЕЛЕННЫХ БАЗ ДАННЫХ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ХЛЕБОПЕКАРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
В.А. АТРОЩЕНКО, Д.В. ТИШКОВСКИЙ
Кубанский государственный технологический университет,
350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2; электронная почта: tishatdv@kub.stu.т
Предложены методы и алгоритмы при решении задач синтеза оптимальных структур распределенных баз данных, по -зволяющие снизить временные и финансовые издержки предприятия по созданию и внедрению информационных сис -тем разного функционального назначения, а также сократить время поиска оптимальных структур размещения распределенных баз данных, используемых в информационных системах предприятий хлебопекарной промышленности. Ключевые слова: информационные системы, распределенные базы данных, оптимизация синтеза, база метаданных.
В настоящее время информационные системы (ИС) являются неотъемлемой частью практически всех предприятий хлебопекарной промышленности.
Основные функции ИС предприятий хлебопекарной промышленности: работа с поставщиками; работа с покупателями; работа с некоммерческими организациями; работа с персоналом;
работа по обеспечению технологического процесса;
работа по решению логистических задач; учет производственных и непроизводственных запасов;
финансовые задачи; работа с собственной торговой сетью; обеспечение безопасности; правовое обеспечение предприятия.
Как правило, на всех предприятиях имеется несколько разрозненных ИС, обеспечивающих ведение внешней и внутренней хозяйственной деятельности. К тому же предприятие может быть территориально разрознено и иметь в своем составе несколько производственных площадок со схожим функциональным назначением.
В настоящее время отсутствуют ИС, которые могли бы реализовать весь необходимый функционал в рамках единого пространства. В свою очередь стоимость работ по созданию такой ИС с необходимым функционалом достаточно высока.
Наиболее эффективным способом является использование неких унифицированных систем с возможностью синтеза по их функциональному назначению.
Основной составляющей ИС являются базы дан -ных. Таким образом, задача обеспечить предприятие информационными ресурсами сводится к задаче синтеза оптимальных логических структур распределенных баз данных (РБД) [1].
В РБД возможны три способа размещения и хранения информации в узлах вычислительной сети (ВС).
При первом способе производится так называемая «вертикальная» декомпозиция общей логической структуры РБД, в результате которой в узлах ВС хранятся отдельные фрагменты РБД, не содержащие дублируемой информации. При данном способе логическая структура РБД как бы «разрезается» на отдельные компоненты (подграфы), которые семантически связаны между собой. Этот способ облегчает процедуры администрирования РБД ввиду отсутствия необходимости согласования данных на предмет их непротиворечивости и актуальности, а также поддержки отдельных фрагментов РБД в целостном состоянии. Однако при данном способе увеличивается время выполнения запросов и транзакций, так как данные размещаются в территориально удаленных узлах.
При втором способе производится так называемая «горизонтальная» декомпозиция общей логической структуры РБД, в результате которой во всех узлах ВС хранятся данные с одной и той же логической структурой, соответствующей общей логической структуре, но различающиеся по составу экземпляров записей. Например, одна логическая запись с именем «служащий» может хранить в одном узле экземпляры записей, соответствующих служащим категории «высшее руководство организации», во втором узле - служащим категории «начальники отделов», в третьем - «инженер-
Таблица
Наименование
Обозначение
Вектор длин групп
Вектор количества экземпляров в группах
Матрица семантической смежности групп данных
Множество запросов пользователей Матрица использования групп данных при выполнении запросов Матрица частот использования запро -сов пользователями Матрица использования групп данных при выполнении транзакций Матрица частот использования транзакций пользователями Множество пользователей
Матрица прикрепления пользователей к узлам ВС
Матрица использования запросов пользователями РБД Матрица использования транзакций пользователями РБД Матрица прикрепления запросов к узлам-клиентам
Матрица прикрепления транзакций к
узлам-клиентам
Множество ЛБмД
Матрица использования ЛБмД запросами пользователей Матрица использования ЛБмД транзакциями пользователей Вектор объемов ЛБмД репозитария Множество узлов ВС Матрица логических расстояний между серверами узлов ВС
Вектор объемов памяти на серверах ВС, доступных пользователю
Матрица пропускных способностей ка -налов связи Матрица тарифов Вектор типов узлов ВС
p = {р, " p = {р і
З = {зр Iр = [1, т0 ]}
ЗЗ
w = \К \і L = IlXpll wK = IKKII HIXKJI
U = {ut I k =[1,K0]}
Vu = I |vj |
Ф = ІІФ'
АЗ = І |бЗ I pr
AK = ||5K||
II sr I I
O = ||oj IJ = 1 J]\
wзм = II wj |
Wт = I |wsJ 11 V = {Vj I j = 1 J]} Q = {qrI r =1R]}
Tq = | |t„ „ l l
пеЗУ = {h
еЗУ
r}
Сn = llcn II
^ — I I Cr1 r2 I I
E = ||er1 r2 \ I
F = {fr2 I r2 =[1, R0]}
но-технические работники» и т. д. При данном способе, как и при первом способе, также отсутствует дублирование данных в РБД, однако усложняются процедуры их согласования при актуализации, появляется избыточность описания данных в различных узлах. Время обслуживания запросов и транзакций для простых запросов может быть меньше, чем при первом способе размещения, однако для сложных запросов данная проблема сложно реализуема.
При третьем способе используются копии данных в различных узлах ВС. Этот способ по сравнению с двумя предыдущими сокращает время обслуживания запросов и транзакций, однако возникает дублирование данных и все связанные с этим проблемы администрирования РБД. В качестве единиц дублируемых данных используются целиком фрагменты РБД, отдельные типы записей, отдельные информационные элементы и т. д.
Содержательная постановка задачи синтеза оптимальной логической структуры РБД формулируется следующим образом: по известным характеристикам Ри, Рд, Рп, Р3, РК, Р0 соответственно множеств пользователей РБД, узлов ВС, групп данных канонической структуры РБД, детерминированных запросов и транзакций, а также локальных баз метаданных (ЛБмД) репозитария, необходимо определить:
логическую структуру РБД в виде множества типов логических записей Н = {к} и отношений между ними
л Зп | | Зп | |
А = \ \аи ||;
размещение типов записей ¥Зп = \\уЗп \\ и ЛБмД репозитария ¥= |ум " по серверам узлов ВС, которые обеспечивают оптимальное значение заданного критерия эффективности функционирования АИУС при сетевых, системных и структурных ограничениях, т. е. выполнить преобразование
IMP, Pq , Pd , P3, Pk , P0
XND (F # opt)
> ND( PDDB , PDBM ),
где XND(F # opt) - оператор синтеза, обеспечивающий оптимум заданной целевой функции; Pddb - множество характеристик оптимальной логической структуры РБД; Pdbm - оптимальная структура размещения ЛБмД репозитария по узлам ВС.
Исходные данные для постановки и решения задач оптимального синтеза логических структур РБД приведены в таблице.
Рассмотрим задачи синтеза оптимальных логиче -ских структур РБД по различным критериям эффективности.
Задача синтеза по критерию минимума общего времени параллельной реализации множества запросов пользователей формулируется следующим образом [2]:
min
{xit У» ,jr 3.
ЕЕ ^ ф*
k =1 p=1
Е v
+ max
Е(і “ -Мз5Зп)(tn+ «3) +
r3=l +
R0
+ Е -pr2(tр€3 + C2 + t* )
. r2 .
z f* + 5
^pr21 r1r2 1 j
10 !
+ Е -1г2 [ tr1>2 + fr2 ( 4 + tr2 )] !
t =1 J
(1)
Задача синтеза по критерию минимума общего времени последовательного выполнения множества транзакций формулируется следующим образом [2]:
{xit Jtr У j;
Е
Е(і- -м з skr Xf + Сз)-
+
R0 /
-Е-..('
r 2=1
і€з + + t,ер ) ^ lr1r 2^ Mr 2 1
+ ЕЕ -t' 2(^2 + tr 2 + 2tS ) r 2=1 t=1
(2)
Ограничения рассмотренных выше задач: количество размещаемых в сети копий логических
записей
a
R
KP
r1=1
k=1 s=1
r 1
количество размещаемых в сети копий ЛБмД репозитария
Еу, ? ‘Г-
Общим критерием синтеза оптимальной логической структуры РБД и структуры размещения БмД репозитария является минимум времени реализации множества запросов пользователей (1) и выполнения множества транзакций (2).
Результаты решения задач синтеза позволяют определить состав, структуру и характеристики типов логических записей, отношения между ними, размещение типов записей в ВС и использование их процедурами обработки данных, а также структуру размещения ЛБмД репозитария по узлам ВС.
Для решения задач синтеза оптимальных структур РБД на предприятиях хлебопекарной промышленности применяются модифицированные методы решения комбинаторных задач, учитывающие специфику их графовой интерпретации [2]. Практическое приме не-ние приближенных алгоритмов при решении задач средней размерности (количество групп данных порядка 60, количество узлов - 6) дало результаты, отличающиеся менее чем на 10-15% от результатов, полученных точными методами [1].
Рассмотрим приближенный алгоритм решения задачи синтеза оптимальной логической структуры РБД и структуры размещения БмД репозитария по критерию минимума общего времени реализации множества запросов пользователей [2]. Алгоритм состоит из следующей последовательности взаимосвязанных этапов.
Этап 1. На 1-м этапе определяется размещение в ВС групп данных по критерию минимума суммарного трафика в ВС. Для решения данной задачи используется приближенный алгоритм распределения кластеров СБД между сервером и клиентами ЛВС. С этой целью на первом шаге алгоритма граф канонической структуры РБД приводится к несвязному графу с вычислением «веса» каждой группы данных, складывающегося из веса самой группы данных и веса дуг, инцидентных ей, с учетом требований запросов пользователей:
V. =Уд +¥Се,
где V * = ееX; ф ъ ; Vе'=ЕЕ хз* ф ‘р ®; Е
к =1 р =1 к =1 р =1
® р/ №Р-аГ
і а1
Тогда вес і-й группы
Ко Ро
V = ЕЕ Хкр ФІК 1+е
к= 1 р = 1
На втором шаге 1-го этапа граф ВС также преобразуется к несвязному графу с вычислением «веса» каждого узла:
Vr = Ґг + Е ^
маршрута, установления виртуальных соединений и т. п.; ґп’ - среднее время передачи данных между узлами, определяемое на основа -нии матрицы логических расстояний между серверами узлов ВС.
На третьем шаге 1-го этапа формируется матрица
V = ||V г 11, элементы которой равны: V іг = VjVr; Ві = 1,I;
г =1Я оНа четвертом шаге 1-го этапа решается задача
I Яо
тіп ЕЕ vi-rx■r
і = 1 г = 1
К}
где ^ - суммарное среднее время обработки данных в г-м узле, состоящее из времени декомпозиции запроса на подзапросы, выбора
при ограничениях на допустимую дублируемость групп данных по узлам ВС
л о __
/ X, < М, / = 1,I.
г = 1
Сформулированная задача относится к классу задач линейного целочисленного программирования, в результате ее решения известными методами определяется оптимальное размещение групп данных по узлам ВС.
Этап 2. На данном этапе решаются задачи оптимального распределения групп данных каждого узла по типам логических записей по критерию минимума суммарного времени локальной обработки данных в каждом узле ВС. Количество задач синтеза для данного этапа определяется количеством узлов ВС. Исходными данными для решения задач синтеза являются результаты 1-го этапа, т. е. подграфы графа канонической структуры РБД, а также временные и объемные характеристики подграфов канонической структуры РБД, множеств запросов пользователей и узлов ВС. Задачи синтеза данного этапа решаются с помощью точных или приближенных алгоритмов. В результате решения определяются логические структуры ЛБД каждого узла ВС.
Этап 3. На 3-м этапе решается задача размещения БмД репозитария РБД по узлам ВС. В качестве исходных данных для ее решения используются результаты решения первых двух этапов, а также характеристики
БмД репозитария. Данная задача решается при огранило
чениях / уг < к. В результате решения определяет-
г1
ся оптимальная структура размещения БмД репозитария РБД по узлам ВС.
Этап 4. Конец алгоритма. Формирование результатов.
Для решения задачи синтеза по критерию минимума общего времени выполнения множества транзакций [2] алгоритм состоит из следующих этапов.
Этап 1. Определение оптимального места размеще -ния в ВС деревьев транзакций, обеспечивающего минимум трафика в ВС. Под деревом транзакции понимается подграф графа канонической структуры, в терминах которого пользователь формирует задание на корректировку и обновление.
Этап 2. Определение оптимального места размеще -ния в ВС безызбыточного множества групп данных.
г 1
І А 1
Я
Г А Г
Этап 3. Синтез типов логических записей, обеспечивающий минимум общего времени локальной обработки заданий на корректировку в узле ВС.
Ло
Этап 4. Проверка ограничений / уг < к“'. Если
г1
ограничения выполняются, то перейти к этапу 5. В противном случае выполнить классификацию типов записей. Разместить дубликаты типов записей в ВС в пределах заданных ограничений.
Этап 5. Конец алгоритма. Формирование результатов.
Использование приведенных методов и алгоритмов позволяет снизить временные и финансовые издержки предприятия по созданию и внедрению ИС разного
функционального назначения, а также сократить время поиска оптимальных структур размещения распределенных баз данных, используемых в ИС предприятий хлебопекарной промышленности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Кузин А.В., Левонисова С.В. Базы данных. - М.: Акаде -мия, 2005. - 315 с.
2. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Си -ротюк В.О. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных // Сер. Информатизация России на пороге XXI века. - М.: СИНТЕГ, 1999. - 660 с.
Поступила 25.06.09 г.
SELECTION METHODS OF SYNTHESIS ALGORITHMS AND PROBLEM OPTIMAL STRUCTURE OF DISTRIBUTED DATABASES IN ENTERPRISES BAKING INDUSTRY
V.A. ATROSCHENKO, D.V. TISHKOVSKY
Kuban State Technological University,
2, Moskovskaya st., Krasnodar, 350072; e-mail: tishatdv@kubstu.ru
Methods and algorithms in solving problems of synthesis of optimal structures of the allocation of databases allow you to reduce time and financial costs of companies for the creation and implementation of information systems of different functional purpose as well as reducing the time finding the best placement of structures distributed databases used polzuemyh in information systems of the baking industry.
Key words: information systems, distributed databases, optimization of the synthesis, database metadata.
66З.551.7
ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЙ БАЗИС МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ РАЗДЕЛЕНИЯ СИВУШНЫХ СМЕСЕЙ СПИРТОВОГО ПРОИЗВОДСТВА
Х.Р. СИЮХОВ 1 Р.Н. ПАНЕШ 1, Т А. УСТЮЖАНИНОВА 1, Т.Г. КОРОТКОВА 2
1 Майкопский государственный технологический университет,
352700, г. Майкоп, ул. Первомайская, 191; электронная почта: ророуа@таукор.ги 2 Кубанский государственный технологический университет,
350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2; электронная почта: intrel@kubstu.ru
Приведены экспериментальные данные по фракционированию сивушной смеси с небольшим содержанием этилового спирта. Получены фракции с повышенной концентрацией 1-пропанола, расслаивающиеся на жидкие фазы, состав ко -торых существенно отличается от предсказываемого современными моделями равновесия. Определены причины это -го отклонения и предложен метод, обеспечивающий лучшее согласие экспериментальных и расчетных данных. Ключевые слова: равновесие пар-жидкость, равновесие жидкость-жидкость, 1-пропанол, изобутанол, изоамилол, метод МЯТЬ.
В основе математического моделирования, разработки и проектирования технологии и процессов разделения неидеальных многокомпонентных смесей спиртового производства лежат прежде всего данные по термодинамическому равновесию в системах пар-жидкость и жидкость-жидкость. Надежность этого термодинамического базиса определяет успех в решении задач получения высокого качества пищевого спирта при высоком выходе его от потенциального содержания в сырье, а также эффективность переработки вторичных продуктов производства.
Современные теории жидкого состояния и методы расчета равновесия в системах пар-жидкость и жид-
кость-жидкость [1] позволяют при наличии экспериментальных данных уточнять энергетические параметры парного бинарного взаимодействия между молекулами, например в моделях ИМрИАС и МЯТЬ, или энергетические параметры группового взаимодействия - в модели ИМБАС. Причем параметры группового взаимодействия модели ИМБАС представлены отдельно для систем пар-жидкость и жидкость-жидкость [1]. При отсутствии энергетических параметров парного бинарного взаимодействия между молекулами в моделях ИМрИАС и МЯТЬ их можно спрогнозировать по параметрам модели ИМБАС [2, 3].
