WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 12 |

СТРАТЕГИЯ. При проектированииавтоматизированной подсистемыинтеллек­туального анализа состоянияпространственно-коорди­нированных объектовИТС необходимо учесть расширяемостьсистемы в плане добавления новыхалгоритмов исследования данных.Использование новых алгоритмов не должноотличаться от использования ужесуществующих. Система интеллектуальногоанализа состояния геообъектов позволяетопределить зависимость уровня аварийностиучастка улично-дорожной сети от различныхфакторов, постоянно присутствующих иливозникающих в процессе функционированиятранспортной инфраструктуры: наличиядетских учебных заведений, пешеходныхпереходов, дорожных знаков,аварийно-восстановительных работ,ведущихся на проезжей части,дорожно-тран­спортных происшествий и др.

Применение паттернапроектирования Стратегия (Strategy(GoF)) позволилоэлегантно решить эту задачу. Паттернопределяет семейство алгоритмов,инкапсулирует каждый из них и делает ихвзаимозаменяемыми. Стратегия позволяетизменять алгоритмы независимо от клиентов,которые ими пользуются. На рис. 2изображена диаграмма классов, котораяпоказывает применение паттерна Стратегия в ИТС.

Р и с. 2. Применениепаттерна проектирования Стратегия

Клиентский классэлемента управления УровеньАварийностиЭлУпр (обеспечивает определение уровняаварийности участка улично-дорожной сети)имеет доступ к интерфейсной сборке ипоэтому может определить переменную типаIАлгоритм.Каждый алгоритм описан в отдельном классе(MIAАлгоритм, COMBIАлгоритм,TMNNАлгоритм), реализуемоминтерфейсом IАлгоритм. Клиентский класс получает ссылкуна один из алгоритмов, расположенных насервере, посредством класса-создателя,описанного ранее. Решение о том, какойкласс алгоритма создавать, выноситпользователь, вызывая один изперегруженных методов класса-создателя.

В системе реализованыалгоритмы метода группового учетааргументов:

  • итерационныймногорядный алгоритм (Multilayerediterative algorithm, MIA) в классе MIAАлгоритм;
  • комбинаторный алгоритм(Combinatorial algorithm, COMBI) в классе COMBIАлгоритм;
  • дважды многорядныенейронные сети (Twice-MultilayeredNeural Nets, TMNN) в классе TMNNАлгоритм.

С помощью паттернаСтратегияобеспечивается расширяемость системы засчет добавления новых алгоритмовпостроения регрессионной модели,добавление нового класса алгоритма к ужеимеющимся не нарушит общей архитектурысистемы.

    1. Использование архитектурныхсистемных паттернов

Архитектурныесистемные паттерны определяют эффективныепути объединения классов и объектов вкомпоненты и подсистемы, а также типовыеспособы взаимодействия между последними. Входе проектирования использовалисьпаттерны: Репозиторий,Клиент-сервер, Модель предметной области,Многоуров­невая система, Передача сообщений,Преобразователь данных.

Подробно рассмотримприменение к ИТС паттерна Клиент-сервер. Наэтапе проектирования необходимопредусмотреть возможность работынескольких операторов (аналитиков) сподсистемой интеллектуального анализасостоянияпространственно-координированныхобъектов ИТС. Они должны работать с однимнабором данных и их действия должны бытьсинхронизированы.

Эти задачи в ИТСрешаются при помощи использованияархитектуры «клиент-сервер». Архитектурапостоянно эволюционирует, наиболееустойчивым решением являетсятрехуровневая архитектура (рис. 3).

Р и с. 3. Трехуровневаяархитектура

Клиентские приложенияответственны за уровень представления(ввод пользователем данных и визуализациярезультата). База данных ответственна захранение данных и обеспечение доступа кним. Сервер приложений состоит из уровнейбизнес-логики и данных. Уровеньбизнес-логики верифицирует данные,пришедшие от клиента, и обрабатывает их всоответствии с бизнес-правилами. Обработкаможет содержать взаимодействие с уровнемданных и выполнение локальных вычислений.Промежуточный уровень передает результатына уровень данных для хранения иливозвращает клиенту результаты.Преимущество такой архитектурызаключается в более четком по сравнению сдругими архитектурами распределенииответственности при обработкеданных.

Если более одногоуровня многоуровневой системы находитсяна одном компьютере, то разделение функцийсистемы также дает преимущества.Разработ­чикиполучают возможность работать с разнымиуровнями по отдельности, например,переносить их на другие компьютеры всоответствии с новыми требованиямимасштабируемости [8].

    1. Использование паттернов интеграцииинформационных систем

В последнее времянаблюдается рост интеграции ГИС вглобальное информационное пространствоИнтернет. Повышения эффективности данногопроцесса можно достигнуть путемвзаимодействия с сервисами в глобальнойсети. Например, сервисами, полезными дляподсистемы интеллектуального анализасостоянияпространственно-координированныхобъектов ИТС, являются сервисы электронныхкарт и сервисы спутниковых снимков. Междутем, организовав собственную систему каквеб-сервис, можно предоставить к ней доступтретьим системам (рис. 4).

Структуру и механизмымежсис­тем­ноговзаимодействия определяют паттерныинтег­рацииинформационных систем. Данные паттернынаходятся на верхней ступени в иерархиипаттернов проектирования.

При проектиро­вании приме­няетсясервис-ориенти­рован­ный подход. Сервис-ориентиро­ван­ное проектирование– этоархитектурный подход, при котороминтеграция слабосвя­занных ком­по­нентов распреде­ленных приложенийобеспечи­вается посред­ством сообщений и контрактов.

В архитектуреразрабаты­ваемой системы применяется паттернпроектирования ОбменСообщениями. Всервис-ориентированных приложенияхфундаментальной единицей взаимодействияявляются сообщения. Для реализациипаттерна необходимо распределить междуучастниками процесса следующие роли:исходный отправитель сообщений, посредники конечный приемник сообщений. Принимающейи отправляющей сторонам необходимаследующая информация для установкиконтакта: адрес конечной точки, кодировка иконтракт [9].

Совместимостьосуществляется за счет поддержкисистемами таких стандартов, как HTTP, URL, XML и WS-*. Еслипервые три стандарта известны ужепродолжительное время и поддерживаютсяподавляющим большинством систем, топоследний разработан сравнительно недавнои его поддержка системами может бытьограниченной или вообще отсутствовать.WS-* – это семействостандартов, описывающих формат сообщений,их передачу, шифрование, транзакционностьпересылки и адресацию конечных точек. Приотсутствии поддержки данного стандартаиспользуется паттерн Адаптер дляпреобразования одного формата сообщений вдругой.

Заключение

Применение описанных встатье паттернов проектирования позволилосоздать стабильную, масштабируемую иинтероперабельную подсистемуинтеллектуального анализа состоянияпространственно-координированныхобъектов ИТС. Проект системы рассчитан напостоянное развитие системы, в нейупрощена процедура добавления новыхалгоритмов, модулей и источников данных.Проект учитывает масштабирование системыот локальной установки до использования вглобальной сети Интернет. Разделениесистемы на уровни позволяет определитькачество каждого из них по отдельности,быстро локализовать ошибку и обеспечиваетстабильную работу системы.Интероперабельность системе обеспечиваетиспользование общепризнанных стандартовинтеграции приложений. В результатеисключено перепроектирование системы вбудущем, которое вносит существенныезатраты на этапе выполнения проекта.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙСПИСОК

  1. Михеева Т.И.Использование принциповобъектно-ориентированного проектированияинтеллектуальной транспортной системы //Вестник Самарского гос. техн. ун-та. Сер.Физико-математические науки. №34. – Самара: СамГТУ,2004. – С. 141-149.
  2. Буч Г.Объектно-ориентированный анализ ипроектирование с примерами приложений наС++ / Пер. с англ. – СПб.: Невский диалект, 1999. – 560 с.
  3. Сапрыкин О.Н. Паттерныпроектирования в архитектуре ИТС /Математика. Компьютер. Образование //Тезисы докладов ХV международной конф.– М.-Ижевск:НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика»,2008. – С. 116.
  4. Михеева Т.И., Сапрыкин О.Н. Применение нейросетевых методовдля анализа пространственных данных /Организация и безопасность дорожногодвижения в крупных городах // Труды Седьмоймеждународной научно-практическойконференции. СПб гос. архит.-строит. ун-т.– СПб.,2006. –
    С. 81-84.
  5. Михеева Т.И., Сапрыкин О.Н. Идентификации зависимостей впространственно-распределенных данных сиспользованием нейросетевых технологий //Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер.Технические науки. №1(19). – Самара: СамГТУ, 2007.– С. 40-47.
  6. Ларман К. ПрименениеUML и шаблонов проектирования / Пер. с англ.– М.: Вильямс,2004. – 624 с.
  7. Приемы объектно-ориентированногопроектирования. Паттерны проектирования /Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р. и др. – СПб: Питер, 2001.– 368 с.
  8. Оберг Дж. ТехнологияCOM+. Основы и программирование: Учеб.пособие / Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2000. – 480 с.
  9. Смит Дж. Основы WindowsCommunication Foundation: пер. с англ. – М.: РусскаяРедакция; СПб.: БХВ-Петербург, 2008. – 384 с.

Статья поступила вредакцию 5 февраля 2010 г.

UDC 681.3

CREATING ARCHITECTURE OF INTELLIGENTTRANSPORTATION

SYSTEM ANALYZING TOOLBOX BASED ON DESIGNPATTERNS

T.I. Mikheeva, O.N. Saprykin, O.V.Saprykina

8

Samara State Aerospace University name ofSergey.P. Korolev

34, Moskovskoe shosse, Samara,443086

The approach to designing of intelligenttransportation systems based on design patterns is described in the article.The description is given for design patterns of different levels and the way oftheir application in intelligent transportation system is shown. The architectapproach to integration of geoinformation systems into a uniform infrastructureis described.

Key words:web-service, responsibility assignment, client, server, intersystemcommunication.

УДК336.763:336.67:519.6

МОДЕЛИРОВАНИЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТОРГОВО-

ПРОИЗВОДСТВЕННОГОПРЕДПРИЯТИЯ

НА ОСНОВЕ ПРОЦЕССНОГОПОДХОДА

А.А. Наумов, В.В.Рат

9

Новосибирскийгосударственный техническийуниверситет

630092, Новосибирск, пр. К.Маркса, д. 20, корпус 6, к. 601

E-mail: a_a_naumov@mail.ru, basil2002@mail.ru

Предложена модель ввиде совокупности бизнес-процессов,которая позволяет повысить эффективностьрешения задач анализа и управлениябизнес-процессамиторгово-производственногопредприятия.

Ключевые слова: бизнес-процессы, моделибизнес-процессов, портфельбизнес-процессов, потоки ресурсов.

Рассмотрим модельбизнес-процессов, включающую в себясетевую, потоковую, математическую(операторную) модели и характеристикибизнес-процессов [1], как кортеж вида

, (1)

где – потоковая модель-того бизнес-процесса; – сетевая (графовая)модель -того бизнес-процесса; – математическаямодель -того бизнес-процесса; – параметры(характеристики) моделей, и некоторых другихдля -того бизнес-процесса; – модель ограниченийна ресурсы -тогобизнес-процесса.

Бизнес-процесс и порождающие его модели зависят отвремени, и эта зависимостьпозволяет отнести модели к динамическим.Множество моделей порождает множество базовыхбизнес-процессов.

Рассмотрим каждую измоделей, входящих в, болееподробно.

Начнем с потоковой (flow)модели. Эта модельсоответствует потокам бизнес-процессов,описывает их поведение во времени и имеетследующий вид:

,, (2)

где – вектор потоковработ для – вектор ресурсов,расходуемых в соответствии с процессом  – вектор выпущенных(произведенных) продуктов (товаров, услуг)процессом ; – векторвходных финансовых потоков процесса – вектор выходныхфинансовых потоков для – время подачикоманды к инициализации процесса – время инициализациипроцессом следующего за нимпроцесса или процессов; – время началареализации процесса –длительность процесса.

Заметим, что в потоковуюмодель помимонепосредственно потоков (работ, ресурсов ит.д.) входят также и их временныехарактеристики, которые обычно являютсяобщими для всех моделей, входящих в. В связи с этим временныехарактеристики моделей можно перенести измодели в модель (1), напримерследующим образом:

,. (3)

Не умаляя общности, нижебудем пользоваться моделью (3), предполагая,что в случае, когда каждая из моделейбизнес-процесса имеетсвои временные характеристики, следуетперейти к модели вида (1) и наделить каждуюиз подмоделей (, и др.) своими временнымихарактеристиками. Тогда временныехарактеристики модели в целомбудут определяться через временныехарактеристики этих подмоделей.

Сетевая (графовая)модель. Эта модельпредназначена для связывания потоковмодели и имеет видориентированного графа. Пример такоймодели для потока работ приведен на рис.1.

Рис. 1. Модель потокаработ

На этом рисункепоказана взаимосвязь (последовательность)четырех работ (), каждаяиз которых представлена соответствующимпотоком в модели. Время – время инициализацииработы, а времена и – временаинициализации работ, следующих за и, соответственно.Отметим, что для простых потоковых моделей(например, когда впотоки входит по одному виду потоков работ,ресурсов и т.д.), соответствующие графовыемодели могут быть тоже очень простыми дотакой степени, что необходимость в моделях можетотсутствовать.

Математическая модель. В качестве такоймодели могут быть использованы моделисамых разных видов и предназначений. Так, вкачестве таких моделей могут бытьиспользованы:

  1. модели задачматематического программирования;
  2. модели задачоптимального управления;
  3. модели задачлогистики;
  4. модели задачпрогнозирования;
  5. модели задачпостроения моделей.

В общем случае модельпредставляет собойотображение:

где – это преобразованныемодели бизнес-процесса,, а – вектор,характеризующий такое преобразование(отображение). Так, в качествепреобразованных моделей и вектора могут выступать:

  1. «оптимальные»модели (потоки, планы выпуска продукции,планы транспортировки и др.) исоответствующие этим потокам и планампоказатели (прибыль, затраты натранспортировку и др.);
  2. «оптимальные»выходы технологических операций исоответствующие им характеристики;
  3. планы закупоксырья, приобретения ресурсов и иххарактеристики и т.д.

Для более простыхэкономических систем модель преобразует входные потокипроцесса (такие как, и др.) и параметры в выходные потоки(такие, как, идр.).

Таким образом, в этомслучае математическую модель можнопредставить в виде:

Введем в рассмотрениеследующие операторы [2]:

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 12 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»