WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 27 |

ОСНОВНЫЕ КЛАССЫ ЯДРА СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ А. Н. Моисеев1, М. В. СиняковТомский государственный университет Филиал Кемеровского государственного университета в г. Анжеро-Судженске При исследовании процессов в различных экономических, физических, технических и других системах зачастую применяются математические модели систем массового обслуживания (СМО). Они представляют собой системы специального вида, реализующие многократное выполнение однотипных задач.

Схематически систему массового обслуживания можно представить в следующем виде:

Рис. 1. Общий вид системы массового обслуживания Одним из методов исследования систем массового обслуживания является метод имитационного моделирования, суть которого заключается в построении модели имитирующей работу реальной системы во времени [1].

В работе представлено построение объектно-ориентированной имитационной модели системы массового обслуживания с одним или несколькими блоками обслуживания. Стоит отметить, что имитационная модель разрабатывается на основе дискретно-событийного метода имитационного моделирования с переменным шагом, при этом объектноориентированный подход к разработке модели позволяет представить систему в виде взаимосвязанных объектов, представляющих собой отдельные, самостоятельно функционирующие элементы системы массового обслуживания. Под процессом функционирования системы будем понимать последовательность смены состояний системы во времени, а процесс перехода системы из одного состояния в другое назовем событием системы.

Рассмотрев основные элементы СМО, логику функционирования и принципы взаимодействия ее элементов была получена статическая структура для разрабатываемой модели, представленная на рис. 2.

Рис. 2. Основные классы системы Как видно из диаграммы, центральным элементом системы является объект QueueSimulationModel, представляющий собой саму имитационную модель. Для запуска основного имитационного цикла используется метод RunModel(). Также в системе предусмотрена возможность пошагового выполнения имитационного цикла. Для этого используется метод NextStep(), реализация которого заключается в поиске ближайшего по времени события и его обработке. Стоит отметить, что модель может быть запущена с начальным состоянием системы, которое задается методом Initialization(), суть которого заключается в определении текущего состояния каждого элемента системы.

Класс QueueSimulationModel имеет поле EventList, представляющее собой список событий системы, отсортированных по времени их возникновения.

За формирование входящего потока заявок отвечает класс Source.

Экземпляр класса Advert представляет собой заявку определенного типа (SourceType). Тип заявки задается источником заявок. При этом каждый блок обслуживания обслуживает заявки только определенного типа.

Блок обслуживания состоит из конечного или неограниченного числа обслуживающих приборов, на которых происходит обслуживание конкретной заявки. Блок обслуживания может иметь очередь произвольной длины или источник повторных вызовов (ИПВ). В разрабатываемой модели СМО блок обслуживания представлен классом ServiceBlock.

Очередь (класс Storage) представляет собой список, куда помещаются вновь пришедшие заявки, в случае если все приборы заняты. Занятость приборов определяется полем BusyDevice класса ServiceBlock, которое содержит текущее значение занятых приборов. Вместо очереди блок обслуживания может содержать ИПВ, который вновь обращается к приборам с попыткой повторного обслуживания через случайные интервалы времени.

Таким образом, в работе предложен подход к построению архитектуры ядра системы имитационного моделирования процессов массового обслуживания.

Литература 1. Кобелев Н. Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. – М.: Дело, 2003. – 333 с.

Работа выполнена при поддержке АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009–2010 годы)», проект № 4761 «Разработка методов исследования немарковских систем массового обслуживания и их применение к сложным экономическим системам и компьютерным сетям связи».

УЧЕТ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОМОБИЛЬНОЙ СТОЯНКИ НА ПЛАТФОРМЕ 1С: ПРЕДПРИЯТИЕ 8.А. Б. Орлов, А. К. Челнаков Филиал Кемеровского государственного университета в г. Анжеро-Судженске В настоящее время все большее количество предприятий задумывается о построении эффективных автоматизированных систем учета и управления. Сегодня системы автоматизации становятся для компании условием конкурентоспособности. Не вызывает сомнения, что основным критерием положительной оценки заказчиком произведенных работ является их экономическая эффективность, то есть повышение прибыльности бизнеса с учетом затрат на автоматизацию.

На сегодня в г. Анжеро-Судженск существует несколько организаций, оказывающих услуги по предоставлению парковочных мест на автомобильных стоянках. Большинство из них ведут документальный учет вручную, что является достаточно трудоемким и неэкономичным процессом. Поэтому потребовалось разработать программный продукт для автоматизации учета деятельности автомобильной стоянки, отличительной особенностью которого должны являться простота применения в сочетании с несложной структурой данных, способной хранить необходимую информацию.

Реализация описанной цели выделяет ряд следующих задач:

· изучение порядка оказания услуг автомобильными стоянками и нормативных документов, регулирующих их деятельность;

· проектирование информационной системы;

· реализация программного продукта;

· анализ полученных результатов.

В качестве платформы для разработки программы была выбрана система 1С: Предприятие 8, которая имеет в своей основе ряд механизмов, определяющих концепцию создания прикладных решений. Наличие этих механизмов позволяет максимально соотнести технологические возможности с бизнес-схемой разработки и внедрения прикладных решений.

Технологическая платформа «1С: Предприятие 8.0» содержит средство разработки, с помощью которого создаются новые или изменяются существующие прикладные решения. Анализ типовой конфигурации «Управление торговлей» показал, что данное прикладное решение не может в полной мере соответствовать предъявляемым к информационной системе требованиям. Поэтому реализация проводилась на базе чистой конфигурации.

В результате реализации получены следующие результаты:

· Проанализирована предметная областб, в соответствии с Налоговым кодексом РФ, Гражданским кодексом РФ, постановлением правительства №795 «Об утверждении правил оказания услуг автостоянок».

· На основе модели предметной области выявлены конкретные задачи, решением которых должна заниматься программа:

§ хранение необходимой справочной информации;

§ оформление документов по оказанию услуг;

§ формирование отчетов;

§ вывод документов и отчетов на печать.

· Построены необходимые диаграммы:

§ структура данных;

§ диаграмма вариантов использования;

§ диаграммы последовательности;

§ диаграммы анализа.

· Программный продукт реализован при помощи технологической платформы 1С:Предприятие 8.

В результате получен программный продукт, выполняющий следующие функции:

· хранение справочной информации о сотрудниках и клиентах автостоянки, а также об автомобилях клиентов;

· оформление документов на разовое пользование автостоянкой, а также на бронирование места на стоянке на определенный период времени;

· формирование отчетов по кассе, по выручке сотрудников автостоянки и по оказанным услугам конкретному клиенту;

· предусмотрена возможность вывода документов и отчетов на печать.

Разработанная программа предназначена для использования на автомобильных стоянках города, оказывающих услуги по предоставлению парковочных мест и не несущих ответственность за сохранность транспортного средства.

Программа отражает факты совершения хозяйственных операций в организации и предоставляет возможность формирования нескольких видов отчетов.

СЛОВАРНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ БЛОК СИСТЕМЫ «СТИЛЕАНАЛИЗАТОР» В. В. Поддубный, О. Г. Шевелев, А. С. Кравцова, А. А. Фатыхов Томский государственный университет Проект программного комплекса «СтилеАнализатор», предназначенного для выполнения полного цикла анализа текстов, был начат в году в Томском государственном университете (ТГУ). С 2005 года разработчики факультета информатики ТГУ стали сотрудничать с группой лингвистов с филологического факультета МГУ им. Ломоносова. Главной целью исследований научного коллектива было выявление набора признаков, которые бы позволяли устойчиво различать стили текстов (Грант РФФИ 06-07-89320). В ходе совместных работ в «СтилеАнализатор» [1] были включены:

1. Предварительная обработка текстов и преобразование их к количественному виду.

2. Обработка полученных количественных данных.

3. Анализ данных с помощью различных методов, таких как иерархический кластерный анализ по различным мерам расстояния, деревья решений, энтропийный метод Хмелева и его модификации, нейронные сети прямого распространения, факторный линейный и нелинейный анализ и др.

4. Вывод данных в удобном для анализа виде.

5. Загрузка промежуточных и конечных результатов обработки.

Сейчас «СтилеАнализатор» активно используется коллективом лингвистов Лаборатории общей и компьютерной лексикологии и лексикографии МГУ им. Ломоносова.

Комплекс был разработан как локальное многооконное приложение (MDI), что по сравнению с имеющимися программами DOS было существенным шагом вперед. Однако позднее проявились различные ограничения. Например, «СтилеАнализатор» работает только в ОС Windows и взаимодействует только с определенными версиями текстовых и графических редакторов. Кроме всего прочего, исследования требуют все больших объемов данных, а интерфейс системы не позволяет их обрабатывать. Возникла необходимость в параллельных вычислениях.

Как следствие, в сентябре 2009 года было решено начать разработку нового поколения «СтилеАнализатора». Основная идея – на основе старой системы создать веб-приложение, работающее с текстами в базе данных.

Такой подход существенно облегчает работу территориального распределенного коллектива, позволяет предоставлять отдельные функции системы заинтересованным людям. Разработка ведется на языке Java, используется СУБД MySQL и самые современные средства и технологии, такие как Spring Framework, Google Web Toolkit. Распределение прав пользователей и параллельные вычисления закладываются в систему с самого начала.

В старой версии «СтилеАнализатора» пользователь задавал уже готовый набор фиксированных признаков, характеризующих, по его мнению, стиль текстового произведения того или иного жанра. В такой набор, например, могли входить служебные слова, наиболее частотные слова, биграммы и т.п. Каждый признак измерялся количественно частотой его появления в исследуемом тексте произведения. Выявленные характеристики определяли пространство признаков стилей текстов. На выбранном наборе признаков, путем различных математических методов, проходил анализ, в результате получались новые количественные данные, которые зачастую было сложно интерпретировать с лингвистической точки зрения. Необходимость выбора набора исходных признаков существенно ограничивала полноту анализа. В программе не хватало инструмента для анализа исходных текстов, который бы помогал осуществить этот выбор.

В новой версии «СтилеАнализатора» в первую очередь разрабатывается словарно-аналитический блок, который как раз помогает проанализировать исходную информацию в текстах и выявить наиболее перспективные с точки зрения различения стилей признаки – фразы и слова. Одна из частей блока – построение матрицы частот встречаемости всех словоупотреблений или словоформ в выбранных текстах, на основе ранее наложенных пользователем фильтров и ограничений, где словоупотребления или словоформы размещаются по строкам, а тексты – по столбцам. Предполагается, что в более поздних версиях программы подобную матрицу можно будет построить не только по словоупотреблениям и словоформам, но и по грамматическим характеристикам слов, а также другим единицам текста и их характеристикам – морфемам, биграммам, сочетаниям слов и т.д. С данной матрицей производятся различного рода операции: автоматическая сортировка строк по частотам, дисперсиям и т.п., автоматическая и ручная маркировка столбцов-текстов и строк, автоматическое присваивание информационных характеристик группам слов и т.д.

Следующим логическим этапом развития словарно-аналитического блока является усовершенствование процедур корпусной лингвистики.

Корпусная лингвистика направлена на создание и совершенствование корпусов текстов, а также на их применение в качестве инструмента лингвистического исследования [2]. Лингвистическим корпусом называют совокупность текстов, собранных в соответствии с определёнными принципами, размеченных по определённому стандарту и обеспеченных специализированной поисковой системой. Корпус нужен для обеспечения научных исследований лексики и грамматики языка, а также языковых изменений. Другая задача корпуса — предоставление всевозможных справок, относящихся к указанным областям (лексика, грамматика, акцентология, история языка). В новый «СтилеАнализатор» планируется включить удобные механизмы для создания оперативного корпуса текстов, предназначенного для конкретных исследований, и навигации по нему. Помимо расчета частотных словарей в виде вышеупомянутой матрицы предполагается, в частности, реализация нахождения пересечения и дополнения словарей групп текстов.

В данный момент ведется работа над базовыми функциями работы с корпусом и реализацией словарно-аналитических методов, которые были слабо представлены в настольной версии программы. Предполагается, что первый год две системы будут использоваться сообща. Веб-версия в первую очередь воплотит в себе функциональность работы с корпусом текстов, обеспечит импорт текстов из старой системы и экспорт обратно. Старая система пока будет использоваться для работы с количественными данными. В дальнейшем ее функции постепенно будут перенесены в новый «СтилеАнализатор».

Литература 1. Шевелёв О. Г. Разработка и исследование алгоритмов сравнения стилей текстовых произведений: дис. … канд. техн. наук. Томск, 2006.

2. Яскевич А. А. Корпусная лингвистика [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://philology.by/page/corpling, свободный.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ А. Н. Прокудин Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнева Одной из основных задач конструирования электронной аппаратуры систем электропитания космических аппаратов является задача размещения конструктивов i-го уровня проектирования в конструктивах i+1го уровня. Существуют два класса алгоритмов решения задачи размещения как задачи синтеза конструкций: класс последовательных и класс итерационных алгоритмов.

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 27 |



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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.