WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Горохов А.В., Олейник А.Г., Путилов В.А.

Институт информатики и математического моделирования

технологических процессов КНЦ РАН

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ

РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

В последние десятилетия возросла роль как краткосрочного, так и долгосрочного стратегического

прогнозирования и планирования развития регионов. Большое внимание

в регионах, в том числе и в Мурманской области, уделяется разработке стратегий развития и программ реализации этих стратегий [1]. Информационная поддержка перспективного планирования и оперативного управления регионами во многом определяет качество решения задач в данной области. Разработка интегрированных информационных систем регионального управления, комплексных научных исследований и образования является одним из основных направлений научной деятельности Института информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН.

Специфика и задачи информационных технологий регионального управления Информационная среда поддержки решения задач регионального управления и развития должна включать два основных компонента [2]. Первый обеспечивает методологическую базу прогнозирования и анализа. Это модели систем, процессов и задач предметной области. Второй представляет собой технологическую базу моделирования в виде интегрированной информационно-вычислительной среды, обеспечивающей реализацию моделей и работу с ними достаточно широкого круга пользователей.

Региональные социально-экономические системы обладают рядом особенностей, которые накладывают определенные ограничения на применение известных и хорошо проработанных методов и средств моделирования [2,3]. Любая региональная социально-экономическая система относится к классу больших и сложных динамических систем [2,4]. В региональной системе взаимодействуют объекты различной природы и функционального назначения. Они формируют различные подсистемы региона на основе территориальных, технологических, ресурсных и информационных связей. При моделировании региональных систем сама структура и класс применимых моделей могут и должны уточняться в ходе исследований.

Процесс создания объекта исследования - компьютерной модели рассматриваемого реального объекта становится составной частью самого процесса моделирования [2]. Различный уровень знаний о компонентах объекта исследований и взаимодействиях между ними обусловливает необходимость использовать различные методы анализа данных и моделирования.

Достаточно полное представление о региональной системе может быть сформировано только на основе коллективных знаний экспертов разных предметных областей - экономики, экологии, социологии, административного управления и т.д. Каждый эксперт, как правило, формулирует свое видение объекта исследований в некотором поле основных понятий, присущих его предметной области. При этом возникает терминологическая несогласованность, а порой и понятийная противоречивость элементов модели.

Противоречивость представляемых знаний может быть обусловлена и наличием альтернативных взглядов на свойства системы у экспертов одной предметной области. Поэтому, при разработке инструментальных средств моделирования в области регионального управления фундаментально важна возможность интегрирования в единую среду и согласования моделей, построенных разными группами исследователей в разное время, имеющих различные параметры и даже различные принципы внутренней организации (например, логические, автоматные, аналитические модели и др.). Только формальные методы решения этой задачи позволят расширить естественные границы сложности модели. Одним из путей создания формализованных спецификаций предметной области и решаемых задач является формирование онтологий [5]. Но создание единой онтологии региональной системы осложняется необходимостью представления различных взглядов на ее состав и структуру.

Ориентация интегрированной модели региона на многопользовательский режим эксплуатации с территориальным рассредоточением потенциальных пользователей и информационно-вычислительных ресурсов естественным образом подразумевает использование для реализации модели распределенной исполнительной среды. Важный аспект, который необходимо учитывать при формировании исполнительной среды - наличие уже созданных и используемых информационно-алгоритмических ресурсов. Активно развивающиеся в последнее десятилетие технологии распределенного моделирования (RPC - Remote Procedure Call; CORBA - Common Object Request Broker Architecture; EJB - Enterprise Java Beans) позволяют достаточно успешно решать задачи развертывания и реализации распределенных вычислений. На решение задач выбора, агрегации и совместного использования географически распределенных, "автономных" информационно-вычислительных ресурсов ориентированы развивающиеся grid-технологии и реализующие их инструментальные системы [6]. Однако для организации вычислений в сети на основе существующих технологий алгоритм решения исходной задачи должен быть заранее представлен в распараллеленном виде с указанием вычислительных характеристик всех его отдельных процессов. Задача формирования такой спецификации находится вне рамок этих технологий и должна решаться другими средствами.

Рассмотренные выше проблемы определяют разработку методов формирования формальных моделей предметной области и создания на их основе инструментальных средств, обеспечивающих поддержку решения прикладных задач управления, как одно из основных направлений развития информационных технологий регионального управления [7]. Причем, инструментальные средства должны обеспечивать широкому кругу пользователей поддержку в разработке моделей, выборе метода и средств решения задач регионального управления, автоматизации последующих этапов организации и практической реализации моделирования. Такой подход соответствует направлению компьютерного моделирования, названному Г.С.Поспеловым "новой информационной технологией" [8].

Технология концептуального моделирования При разработке любой информационной системы, в том числе и системы поддержки регионального управления, необходимо решить две тесно взаимосвязанные подзадачи: определить структуру и состав информации, необходимой для решения задач предметной области, и определить структуру, состав и принципы работы необходимых программно-аппаратных средств. Решение первой задачи обычно реализуется в виде модели предметной области, а второй - в виде модели исполнительной среды. Использование моделирования на ранних этапах разработки информационных систем позволяет проанализировать достоинства и недостатки используемых методов и решений, не прибегая к достаточно трудоемкому и, что немаловажно, дорогостоящему этапу их практической реализации.

При исследованиях сложных систем, сами модели предметной области и исполнительной среды представляют собой сложные системы, цельное восприятие которых для человека является проблематичным. Для информационных технологий поддержки регионального управления был создан аппарат формализации разнородных знаний о предметной области и используемых информационно-аналитических ресурсах, обеспечивающий их единое формальное представления в интегрированной модели [3]. Предложенный подход позволил в значительной мере расширить естественные границы сложности модели, автоматизировать процедуры комплексного анализа модели и формировать на ее основе инструментальные средства для решения прикладных задач регионального управления.

В основу разработки положен функционально-целевой подход, который согласуется с организационной структурой региональных социально-экономических систем. Данный подход предлагает достаточно универсальный механизм представления некой сложной задачи в виде иерархической системы более простых для понимания и решения подзадач. Средством формализации представлений экспертов служит концептуальная модель (КМ). Поэтому, информационные технологии, обеспечивающие формализацию и представление знаний экспертов о структуре и основных свойствах предметной области в виде концептуальной модели, а так же поддерживающие автоматизированную реализацию последующей работы с концептуальной моделью, названы технологиями концептуального моделирования [2-4]. В ходе построения концептуальной модели осуществляется переход от описательного представления знаний к их формальному представлению в декларативном языке, допускающем единственную интерпретацию.

Разработанные технологии концептуального моделирования предусматривают использование нескольких специализированных видов концептуальных моделей. Концептуальная модель формируется в виде одного или нескольких древовидных взаимосвязанных И/ИЛИ графов. Классификационное отношение иерархии ("ИЛИ") используется для представления альтернативных взглядов экспертов на объекты или задачи предметной области. Глубина декомпозиции в общем случае определяется по одному из двух критериев: для задачи, полученной в ходе декомпозиции, существует известный метод и средства решения (существуют готовые средства моделирования); при дальнейшей декомпозиции задача (или объект) теряет возможность интерпретации в рамках рассматриваемой предметной области. Варианты концептуальных моделей и примеры их использования в различных задачах управления региональной социально-экономической системой и ее подсистемами представлены в работе [2].

Для случая, когда может быть определена и четко сформулирована единственная цель функционирования или задача исследуемой системы, граф концептуальной модели формируется в ходе последовательной декомпозиции целевой задачи на более простые подзадачи [2,4]. Терминальные вершины графа образуют множество примитивов концептуальной модели. Данное множество включает в себя неделимые в пределах данной модели задачи. Для каждого элемента множества терминальных задач, называемых так же примитивами концептуальной модели, определяется множество действий, обеспечивающих их решение (покрытие). В состав модели так же включается множество данных, используемых при реализации декларированных действий.

Если на одной модели предполагается решать множество целевых задач, некоторые из которых могут быть заранее и не определены, то построение модели идет от структуры исследуемой системы.

При этом, естественно, учитывается определенный комплекс задач, которые предполагается решать на основе создаваемой модели. Основу модели составляют два взаимосвязанных древовидных графа [2,3,9]. Один граф представляет иерархию ресурсов исследуемой системы. Второй граф отражает структуру действий или процессов, имеющих место в исследуемой системе. Процесс рассматривается как декларативное представление реального процесса в виде задачи, решение которой возможно в данной предметной области. Он является элементом описания причинно-следственных связей относительно производимого в предметной области преобразования материальных или информационных ресурсов. Формально под процессом понимается некоторое действие, преобразующее подмножество ресурсов, называемых входными по отношению к рассматриваемому процессу, в другое их подмножество, именуемое выходным. Ресурсы характеризуют состояние системы. Они используются при реализации процессов, являются результатами их выполнения, а так же могут выступать в качестве управляющих параметров процесса.

Связи, имеющие место в реальном мире, задаются в концептуальной модели отношениями на множествах ее элементов. Каждому элементу формального описания приписывается определенный набор атрибутов. Атрибуты обеспечивают идентификацию элемента модели и описывают его свойства.

Важнейшими достоинствами технологий концептуального моделирования и программных средств их реализации являются:

- возможность использования при формировании формального описания знакомых и понятных эксперту терминов и понятий предметной области;

- интеграция коллективных знаний о предметной области в единую формальную модель;

- наличие средств автоматизированного контроля полноты и целостности концептуальной модели;

с использованием существующих информационных технологий.

Интегрированная концептуальная модель для поддержки регионального управления На основе обобщения результатов, полученных в области концептуального моделирования, для решения задач информационной поддержки регионального управления разработана Интегрированная концептуальная модель (ИКМ). Она формируется как структура, объединяющая в себе две подмодели. Первая концептуальная модель предметной области (КМПО). КМПО является средством формализации результатов анализа региональной системы, производимого различными экспертами с различных точек зрения.

В отличие от концептуальной модели предметной области, модель исполнительных средств предназначена для представления знаний об элементах информационной системы, ответственных за обработку, хранение и передачу информации в ходе решения поставленных задач.

В ИКМ используется структура концептуальной модели предметной области, разработанная для случая, когда на одной модели предполагается решать множество целевых задач [2]. Это могут быть как задачи, имеющие явную предметную интерпретацию (выпуск конкретного вида продукции, организация системы подготовки кадров, мониторинг окружающей среды или производственной системы и т.п.), так и абстрактные задачи исследовательского характера (определение критических параметров регионального рынка труда, выбор стратегий развития по заданным критериям и т.п.). Формальный аппарат, разработанный для построения концептуальной модели, позволяет использовать единый подход для задач обоих указанных типов.

Концептуальная модель предметной области задается кортежем множеств:

где P - множество процессов преобразования данных (ресурсов); O - множество данных (ресурсов); Hp и Ho отношения иерархии процессов и данных соответственно; In и Out - отношения "вход/выход" между процессами и данными; s - отношения следования процессов; D- отношения "элемент - управляющие данные";

Концептуальная модель исполнительной среды задается следующим кортежем: множеств:

где EA, EP, ED, EC - соответственно множества аппаратных, алгоритмических, информационных и транспортных ресурсов (каналов связи), образующие множество E исполнительных средств (E= EA EP ED EC); He - отношения иерархии на множествах исполнительных средств; Rec - отношения связи локаций аппаратных ресурсов; Ree - отношения "размещения" алгоритмических и информационных ресурсов на аппаратных ресурсах; RIO - опциональные отношения "вход/выход" между элементами множеств алгоритмических и информационных ресурсов EP и ED.

Рис.1. Структура интегрированной концептуальной модели Связь между КМПО и КМИС в интегрированной концептуальной модели задается путем описания отношений назначения исполнителей RA, определяющих подмножества исполнительных ресурсов, выбранных для выполнения процессов или хранения данных.

На рис.1 схематически показана структура интегрированной модели, которая наглядно представлена пятью древовидными графами, описывающими иерархию однотипных компонентов модели, и отношениями между этими графами.

Для всех элементов множеств O, P, EA, EP, ED определены наборы атрибутов. Атрибуты не только идентифицируют элемент, но и характеризуют его тип и структурную организацию. В частности, для аппаратных ресурсов задается атрибут локализации LA, обеспечивающий неявное описание пространственной структуры аппаратной сети. Указанные атрибуты используются при формировании отношений связи локаций Rec, которые задают матрицу инцидентности графа локаций аппаратных ресурсов RL=[rlij], где rlij = 1, если между eAi и eAj существует прямой канал связи eCk, или i=j;

0, если между eAi и eA не существует прямого канала связи.

Сформированная разработчиком, а тем более - группой экспертов, структура концептуальная модель может содержать разного рода ошибки и противоречия, обусловленные различными причинами. Структура модели допускает альтернативные представления, но они должны быть идентифицированы и представлены корректно. Интегрированная концептуальная модель содержит в формализованном виде всю информацию, необходимую для автоматизированного анализа целостности и непротиворечивости концептуальных представлений коллективных знаний экспертов относительно структуры, задач и процессов предметной области, методов и инструментальных средств решения этих задач.

Требования и ограничения, накладываемые на формальную структуру модели, задаются в виде соответствующих наборов логических правил, истинность которых проверяется в ходе выполнения специальных алгоритмов анализа. Для интегрированной концептуальной модели разработаны алгоритмы анализа, в ходе выполнения которых проверяются:

- формальная полнота (наличие всех обязательных элементов декларативного описания);

- связность (отсутствие элементов, структурно не относящихся к решаемым задачам);

- целостность и согласованность - соответствие задаваемой декларативной структуры определенному набору требований и правил, отсутствие взаимоисключающих фрагментов декларативного описания;

- разрешимость модели - достижимость всех элементов модели в результате логического вывода.

При анализе разрешимости концептуальная модель рассматривается как формальная система [2,3], в которой определено множество аксиом, выражение вычислимости и правила вывода. Под разрешимостью понимается достижимость (возможность порождения) некоторого подмножества элементов модели, которые определяются как целевые, из другого подмножества элементов, которые определяются как исходные.

Свойства концептуальной модели и алгоритмов анализа ее целостности и разрешимости позволяют свести анализ всей модели в целом к анализу отдельных шаблонов описания [2,3]. Это приводит к существенному уменьшению вычислительной сложности анализа (линейный рост вычислительной сложности при увеличении модели). Фрагмент модели предметной области называется, который определяет преобразование входных данных в выходные, выполняемое некоторым неэлементарным процессом, а также способ структурной реализации этого процесса на следующем (нижнем) уровне иерархии, называется шаблоном. Анализ целостности концептуальной модели осуществляется путем рекурсивного выполнения алгоритма анализа шаблонов по ветвям дерева декомпозиции процессов, начиная с верхнего уровня иерархии. Анализ разрешимости так же основан на последовательном анализе разрешимости отдельных шаблонов, но в направлении "снизу-вверх".

Средства формального анализа концептуальной модели не обеспечивают автоматического устранения выявленных противоречий. Однако автоматическое выявление структурных противоречий в декларативном модельном описании сложной разнородной системы существенно упрощает коллективную разработку модели группой экспертов, представляющих знания о различных аспектах региональной социальноэкономической системы.

Интегрированная концептуальная модель положена в основу метода комплексного концептуального моделирования для поддержки регионального управления и информационных технологий, созданных на основе этого метода.

Информационная технология поддержки регионального управления В результате анализа специфики предметной области и существующих информационных технологий были сформулированы требования, которым должны удовлетворять средства информационной поддержки управления региональными системами [2,3]. Интегрированная концептуальная модель разрабатывалась как базис для создания информационных технологий, удовлетворяющих этим требованиям. Формальная структура и декларативный характер концептуальной модели обеспечивают адаптивность предлагаемого метода к широкому классу задач (задачи, представимые иерархическими моделями) и открытость с точки зрения используемых средств реализации моделирования.

Средства работы с интегрированной концептуальной моделью ориентированы на конечного пользователя.

Они обеспечивают пользователю возможность формирования концептуальной модели без изучения специфического формального языка ее описания, существенную автоматизацию этапа организации исполнительной среды компьютерного моделирования. Основными компонентами, обеспечивающими взаимодействие пользователя с системой комплексного концептуального моделирования задач регионального управления, являются редактор концептуальной модели и подсистема работы со справочниками [3,10]. Использование терминологических и геоинформационного справочников способствует решению нескольких проблем, возникающих при формировании концептуальной модели региональной социально-экономической системы. Во-первых, снижается количество ошибок, возникающих при многократном вводе имен и комментариев, относящихся к одному объекту концептуального описания. Уменьшается вероятность необоснованного ввода дублирующих описаний объектов и задач предметной области. Сопоставление текста, приписанного элементу ИКМ, с его географическим местоположением и его модельным представлением (атрибутами, составом, связями), позволяет пользователю лучше понять семантику описываемого объекта.

Редактор, справочники и подсистема выбора вариантов реализации моделирования обеспечивают интерактивность и мобильность системы - активное взаимодействие с пользователем на любом этапе работы и возможности изменения (настройки) структуры и методов решения задач непосредственно в ходе решения.

В ходе реальных сеансов компьютерного моделирования обычно решается некоторый набор задач, представленных в концептуальной модели элементами промежуточных уровней иерархии. В такой ситуации все поставленные цели конкретного исследования могут быть достигнуты выполнением только тех программ, которые обеспечивают реализацию выбранного подмножества процессов концептуальной модели.

При постановке задачи на концептуальной модели в общем случае пользователь задает: подмножества данных и процессов, которые являются исходными для планируемого варианта моделирования ({oi }=INoO;

{pi}=INpP); подмножества данных и процессов, которые требуется получить в результате моделирования ({oj}=OUToO; {pj}=OUTp P); подмножества данных и процессов, которые определяют выбранный вариант реализации моделирования при наличии альтернатив (OA O; PA P).

с использованием алгоритмов, аналогичных алгоритмам анализа разрешимости концептуальной модели [2,9]. В результате итерационного применения механизма вывода формируется множество достигнутых элементов концептуальной модели. Процесс вывода прекращается, когда достигнуты все элементы, принадлежащие множествам OUTo и OUTp, если таковые заданы, либо когда не существует больше элементов, которые могут быть достигнуты на основе множества элементов, включающего изначально заданные элементы и элементы, достигнутые на предыдущих итерациях алгоритма вывода.

В результате наличия в концептуальной модели альтернативных структур может быть получен не один фрагмент, обеспечивающий покрытие поставленной задачи, а некоторое множество таких фрагментов. Каждый фрагмент определяется подмножествами входящих в его состав процессов и данных модели, и представляет собой подмодель концептуальной модели, имеющую ту же структуру, что и полная концептуальная модель предметной области (1):

Схематически процедура формирования фрагментов концептуальной модели показана на рис.2.

На базе выбранного фрагмента КМПО SfКМПО осуществляется синтез спецификации исполнительной среды для решения поставленной задачи. При решении конкретных задач в системе концептуального моделирования спецификация исполнительной среды может формироваться как на основе существующих элементов КМИС, так и на основе алгоритмических спецификаций, синтезируемых с использованием атрибутов элементов КМПО в соответствии со структурой выбранного фрагмента. Совмещение этих возможностей позволяет ускорить формирование исполнительной среды и сократить разработку новых программ и хранилищ данных за счет использования уже существующих информационно-вычислительных и телекоммуникационных ресурсов (ИВТР) [11].

Рис.2. Процедура формирования фрагмента концептуальной модели Синтез спецификации исполнительной среды для решения поставленной задачи осуществляется путем отображения выбранного фрагмента КМПО SfКМПО на КМИС [12]. Отображение реализуется на основе заданных в ИКМ отношений назначения исполнителей (RA). Для процессов и данных выбранного фрагмента SfКМПО идентифицируются соответствующие элементы множеств EP и ED и формируются множества исполнителей EP EP и ED ED. Затем осуществляется анализ типов исполнителей и отношений иерархии, связывающих их с доминирующими элементами. Цель анализа - формирование подграфов EPf и EDf, включающих исполнителей, к которым возможно внешнее обращение для запуска необходимых программ или доступ к необходимым данным, и необходимые элементы промежуточных уровней иерархии КМИС.

На следующем шаге происходит трансляция отношений Inf и Outf выбранного фрагмента КМПО в отношения RIO между соответствующими исполнителями множеств EPf и EDf..

Состав аппаратных средств EAf, необходимых для реализации задачи, определяется по отношениям размещения Ree, заданным для алгоритмических и информационных ресурсов, включенных в множества EPf и EDf, и отношениям непосредственного назначения аппаратных исполнителей для элементов выбранного фрагмента КМПО SfКМПО.

Определение транспортной инфраструктуры (множество каналов связи ECf), необходимой для распределенного решения поставленной задачи, осуществляется в ходе анализа отношений связи локаций Rec на множестве EAf.

В результате выполнения процедур, реализующих представленную последовательность, на основе ИВТР, представленных в КМИС, будет сформирована спецификация структуры исполнительной среды выбранного варианта реализации вычислительного эксперимента в виде фрагмента КМИС:

Вторая ситуация формирования спецификации исполнительной среды связана с использованием исполнителей, декларированных в качестве атрибутов процессов и данных КМПО.

Структура исполнителей, реализующих шаблон некоторого процесса КМПО, формируется изоморфно структуре образующих шаблон подпроцессов. Порядок вызова исполнителей подпроцессов и структура входных и выходных данных определяются структурой соответствующего шаблона и отношениями, заданными в КМПО.

В процедурах синтеза спецификаций используются наборы отображений элементов описания шаблона КМПО на структурные элементы алгоритмических конструкций. С каждым отображением связаны определенные грамматикой языка правила формирования предложений. Отображение можно записать в виде:

где SШ - схема шаблона КМПО, относительно некоторого процесса; AШ - множество атрибутов элементов шаблона SШ; L - кортеж множеств элементарных алгоритмических конструкций (например, лексем алгоритмического языка, используемых для описания типов данных, процедурных типов, различных способов организации вызова процедур и т.д.); R - кортеж соответствующих правил формирования предложений алгоритмической среды, определенных его грамматикой. Данный набор отображений задается для каждой алгоритмической среды, использование которой допускается в рамках системы концептуального моделирования, и оформляется в виде базы данных определенного формата.

Полученные в рамках предложенного подхода декларативные спецификации исполнительной среды описывают состав и структуру ИВТР, необходимых для информационно-аналитического обеспечения конкретных задач регионального управления, их пространственную локализацию и порядок их вызова в процессе решения задачи. Данные спецификации обеспечивают возможность дальнейшей практической реализации распределенной исполнительной среды средствами существующих технологий.

Интеграция технологий концептуального и системно-динамического моделирования Важной особенностью региональных систем является наличие большого числа обратных связей [2,4].

Это является причиной, обусловливающей проблематичность создания интегрированных аналитических моделей для анализа таких систем, и предопределяет необходимость использования других подходов. Метод системной динамики, предложенный Дж.Форестером в 50-х годах XX столетия [13], зарекомендовал себя как эффективный подход к изучению поведения сложных трудно формализуемых систем, динамика которых в основном определяется обратными связями. Данный метод широко применяется при изучении социально-экономических процессов [4,14], что послужило причиной включения моделей системной динамики в состав исполнительных средств имитационного моделирования региональных систем.

Формальный характер концептуальной модели позволяет реализовать процедуры автоматического отображения ее структуры на системно-динамическую модель (СД-модель). В системах динамического моделирования, подобных Powersim [15], схема СД-модели (набор элементарных объектов системы динамического моделирования) представлен следующими множествами:

где L - множество уровней; F - множество потоков; V - множество переменных;

C - множество констант; R - множество информационных связей.

Каждому элементу модели приписывается набор атрибутов: имя; значение; уравнение для вычисления значения (для уровней и переменных) и т.д. Таким образом, СД-модель, реализуемая в среде динамического моделирования Powersim, представляется сетью с четырьмя фиксированными типами узлов и набором атрибутов.

В рамках технологии концептуального моделирования разработаны методы автоматизированного синтеза структуры СД-моделей на основе концептуальных моделей различного типа [16,17].

Путем отображения фрагмента КМПО на системно-динамическую модель (SfКМИС Sсд), можно построить динамическую модель для любого фрагмента декомпозиции исследуемой системы. В случае построения спецификаций для среды Powersim Constructor 2.5 основой для синтеза СД-модели служит сечение концептуальной модели P, O, In, Out (фрагмент с исключенными отношениями иерархии).

Схематически этапы синтеза структуры СД-модели на основе выделенного сечения концептуальной модели сложного объекта показаны на рисунке 3.

Множество потоков синтезируемой системно-динамической модели будет определяться множеством включенных в сечение концептуальной модели процессов (действий) - правило w1: P F. Элементы множества данных (ресурсов) выбранного сечения концептуальной модели могут отображаться на элементы одного из трех множеств L, V, или C в зависимости от значений атрибутов. Механизм отображения задается тремя правилами отображения следующим образом:

- w2: OL - значение объекта зависит от характеристик порождающих процессов;

- w3: O V - значение объекта не зависит от характеристик порождающих процессов, но зависит от значений других объектов и/или внешних факторов;

- w4: OC - значение объекта не изменяется:.

Полученные в результате выполнения описанных отображений множества F={fi}, L={lj}, V={vk} и C={cm} определяют состав динамической модели.

Следующим этапом генерации структуры СД-модели является синтез связей. Связи синтезируются на основе анализа заданных отношений "вход/выход" между процессами и объектами концептуальной модели и структуры функций вычисления значений:

u1: InOut L F - отношения "вход/выход" определяют связи типа "входной поток-уровень" и "уровень-выходной поток";

u2:OOR - зависимость значения объекта oi от значения другого объекта oj определяет установление в динамической модели информационной связи cji между переменными vj и vi, полученными в результате отображения w3;

u3: PO R - связи для переменных темпа, приписанных потокам динамической модели, определяются на основе анализа функций вычисления значений процесса концептуальной модели.

В результате формируется связная структура СД-модели, в которой каждому элементу соответствует некоторый элемент концептуальной модели.

Современные среды динамического моделирования, например Powersim Studio 2003, позволяют формировать иерархические системно-динамические модели. Поэтому процедуры исключения иерархических связей из фрагментов реализации КМПО теряют свою актуальность.

Использование интегрированной концептуальной модели позволяет получить спецификацию структуры исполнительной среды для формирования распределенного комплекса системно-динамических моделей. Реализация распределенной работы комплекса СД-моделей в процессе имитационного моделирования реализуется в рамках архитектуры HLA (High Level Architecture) [6]. Каждая отдельная СДмодель, ориентированная на моделирование динамики конкретного объекта или подсистемы, является самостоятельным моделирующим агентом. В терминологии HLA такой агент называется "федератом".

Совокупность СД-моделей (федератов), участвующих в решении задачи конкретного сеанса моделирования, образует федерацию.Объектная модель федерации (FOM) задается соответствующим фрагментом КМПО с учетом возможных альтернатив реализации. Объектная модель имитации (SOM) определяется связями фрагмента концептуальной модели, соответствующего конкретному варианту реализации моделирования.

Схема взаимодействия моделирующих агентов (федератов) показана на рисунке 4.

Контроллер моделирования (RTI) Рис.4. Схема взаимодействия распределенного комплекса системно-динамических моделей в рамках архитектуры HLA Функции синхронизации работы СД-моделей выполняет контроллер моделирования (RTI). Агенты подключаются к контроллеру при помощи механизма сокетов. Для каждого агента на основе заданных в КМПО атрибутов и отношений определяется: уникальное имя, списки импортируемых и экспортируемых атрибутов (данных); собственный шаг моделирования. Эти данные передаются контроллеру и в процессе моделирования контроллер осуществляет согласование шагов моделирования и передачу измененных данных между агентами согласно подписке. Реализуемая организация процесса имитационного моделирования обеспечивает сохранение режима "секретности" внутренних параметров федератов, что является важным аспектом для многих представителей региональной экономики.

Практическое использование информационных технологий в региональном управлении Информационные технологии, разработанные в ИИММ КНЦ РАН, активно используются рабочей Группой информационно-аналитического обеспечения стратегии экономического развития Мурманской области на период до 2015 года. В задачи данной Группы входит создание средств разработки и анализа сценариев социально-экономического развития Мурманской области.

Для поддержки регионального управления разработана концептуальная модель, включающая верхние уровни декомпозиции основных составляющих региональной социально-экономической системы Мурманской области [2,4,18]. В качестве средств реализации моделирования используются как средства, созданные в рамках технологии концептуального моделирования в ИИММ КНЦ РАН, так и независимо разработанные моделирующие системы. В частности, созданы системно-динамические модели региональных горнопромышленного и топливноэнергетического комплексов, населения и трудовых ресурсов области, влияния антропогенной деятельности на окружающую среду [2,4,18]. Указанные модели ориентированы на поддержку принятия решений стратегического управления регионом и используют обобщенные характеристики и показатели. Дальнейшая декомпозиция процессов и задач стратегического управления приводит к концептуальному описанию задач управления крупными промышленными предприятиями и объектами, административными и территориальными образованиями и т.п.

Локальный уровень управления относится к конкретным объектам региональных систем. Например, в сфере промышленности это конкретные производственные процессы и технологии.Рассмотрим несколько примеров использования информационных технологий на различных уровнях регионального управления.

Одним из актуальных вопросов развития Мурманской области является кадровое обеспечение экономики.

Острота проблемы с ухудшением демографической ситуации в регионе и отсутствием притока кадров из других регионов России. Начиная с 2001 года, непрерывно уменьшается контингент выпускников учреждений общего образования. На этом фоне в области значительно расширился рынок образовательных услуг, обеспечивающих возможности получения специального и высшего образования. Но планирование и реализация подготовки в вузах региона часто не отвечает интересам и потребностям региональной экономики [1]. Для решения задачи кадрового обеспечения развития Мурманской области требуется создание надежной и управляемой региональной системы профессионального образования. Необходимо [1] формирование регионального банка данных по объемам, номенклатуре и уровню образовательных услуг, обеспеченных заказами различных уровней, а также формирование регионального заказа кадров с указанием объема, уровня подготовки, номенклатуры специальностей и мест размещения заказа.Концептуальная модель рассматриваемой задачи описывает взаимодействие трех региональных подсистем: региональной экономики, региональной системы образования и населения региона (рис.5).С целью получения оперативных прогнозов подготовки кадров непосредственно на КМПО региональной системы образования для ее элементов заданы функции расчета предметных характеристик. Для более детального и гибкого моделирования динамики формирования и удовлетворения кадровых потребностей в регионе в качестве исполнителей использованы системнодинамические модели. Часть исполнителей была синтезирована непосредственно для решения данной задачи, а для некоторых подзадач были использованы исполнители, созданные ранее [4,18]. Созданный комплекс исполнителей позволяет реализовать моделирование с различной степенью детализации.

Одним из перспективных направлений развития Мурманской области считается освоение шельфовых месторождений углеводородов. На рис.6а показана динамика потребностей в специалистах нефтегазового профиля, транспорта и строительства, полученная при моделировании данного сценария развития области. На период строительства и ввода в эксплуатацию объектов добычи, переработки и транспортировки углеводородного сырья потребуется двукратное увеличение числа специалистов (различной квалификации) в области строительства. После ввода в эксплуатацию этих объектов число строителей должно быть сокращено, но оно останется выше настоящего уровня в связи общим подъемом экономики области. Транспортировка продукции нефтегазовой отрасли потребует также существенного увеличения числа специалистов-транспортников. Количество необходимых специалистов нефтегазовой отрасли достигнет насыщения к 2008-2010г.г. На рис.6б представлены результаты анализа трех вариантов организации подготовки специалистов-строителей для удовлетворения кадровых потребностей, определяемых сценарием освоения месторождений углеводородов. При сохранении текущей ситуации с подготовкой строителей общее их количество в области будет сокращаться, хотя и меньшими, чем ранее темпами.

При определенной реорганизации системы образования (график "Реорганизация" на (рис.6б) к 2012 году может быть обеспечено до 64% потребностей. При активных инвестициях нефтегазовой отрасли в региональную систему образования в период 2005-2007гг. к 2008 г. регион сможет обеспечить до 78% потребностей строительными специалистами различной квалификации. Инвестиции должны быть направлены как на развитие базы обучения, так и на прямое стимулирование учащихся, осваивающих строительные специальности. Последующее развитие отрасли и устойчивая востребованность специалистов будет оказывать "поддерживающее" воздействие на систему подготовки кадров в период 2009-2013 гг. Все три варианта показывают, что область не в состоянии самостоятельно обеспечить реализацию данного сценария строителями. Предел внутренних возможностей кадрового обеспечения связан с общей демографической ситуацией в Мурманской области.

НАСЕЛЕНИЕ

РЕГИОНАЛЬНАЯ РЕГИОНАЛЬНАЯ

ОБРАЗОВАНИЯ

Рис.5. Структура основных материальных (а) и информационных (б) связей в задаче кадрового обеспечения развития региона Рис. 6. Результаты анализа кадрового обеспечения а) динамика кадровых потребностей по трем профессиональным профилям при моделировании освоения месторождений углеводородного сырья в Мурманской области; б) результаты моделирования трех сценариев организации подготовки кадров строительного профиля Более детальный анализ кадровых потребностей социально-экономической системы региона и механизма их удовлетворения позволяют осуществить имитационные модели следующего уровня. Его образуют модели промышленных предприятий, модели инфраструктуры городов и муниципальных образований, модели образовательных учреждений. Важным элементом моделей образовательных учреждений является представление возможных переходов между различными специальностями и направлениями в процессе обучения. Учет в модели возможностей и условий смены профессиональной ориентации обучающихся позволяет формировать более гибкие сценарии адаптации учебных учреждений к текущим и перспективным изменениям кадровых потребностей. Наиболее оперативно реакцию на изменения обеспечивают структуры дополнительного профессионального образования и переподготовки.

Все предприятия горнопромышленного комплекса Мурманской области являются градообразующими, поэтому уровень их развития и финансовое положение в значительной мере определяет уровень и состояние производственной и социальной инфраструктуры, а также занятость, обустройство и благосостояние населения районов их расположения [1]. Одной из важных предпосылок использования интегрированной системы концептуального моделирования для поддержки управления предприятиями горнопромышленного комплекса (ГПК) является необходимость интеграции большого числа существующих наработок в области информационного обеспечения различных аспектов их функционирования и развития [2,19].

На основе анализа функциональной и организационной структуры предприятий ГПК как сложной природно-промышленной системы, а также циркулирующих в системе материальных и информационных ресурсов, выделены ее основные структурные компоненты, образующие верхние уровни концептуальной модели горнопромышленного предприятия. Общность укрупненной структуры предприятий отрасли позволяет формировать модели конкретных предприятий на основе единой "базовой" модели. Путем описания взаимодействия между моделями отдельных предприятий может быть получена общая модель для анализа развития горнодобывающей промышленности региона.

Для поддержки уровня стратегического управления функционированием и развитием предприятия на основе концептуальной модели синтезирована системно-динамическая модель. В модели представлены основные функциональные компоненты предприятия. В качестве природных компонентов учтены запасы сырья и состояние окружающей среды в зоне влияния предприятия. Модель обеспечивает анализ динамики обобщенных характеристик объекта исследований с учетом многочисленных обратных связей.

Один из примеров использования моделирования для выработки решения стратегического уровня рассматривается в работе [20]. Анализируемая проблема связана с определением возможной реакции предприятия на повышение транспортных тарифов, устанавливаемых естественными монополиями. Реальный спрос на продукцию колеблется в течение года в связи с сезонным характером использования минеральных удобрений. Цена на продукцию устанавливается на основе среднерыночной цены, которая также колеблется в течение года. Доход предприятия формируется за счет реализации продукции, а статьями расходов являются: налоги; затраты на производство и доставку продукции. В момент времени, соответствующий резкому увеличению спроса на продукцию (15-25 недели года), допускается переход доходной части бюджета предприятия в отрицательную область (рис.7а).

На рисунке 7б показана динамика доходов предприятия в случае увеличения транспортных тарифов на 10% с 20-й недели года (t = 20), а, следовательно, и расходов на доставку продукции. Такое увеличение при неизменности остальных параметров "уводит" доход предприятия глубоко в отрицательную область.

Несмотря на временную ликвидацию дефицита в период 35-48 недели, к концу года компания остается без дохода. В качестве решения, направленного на исправление ситуации, рассмотрено повышение цены на продукцию. Результаты моделирования показывают, что 10%-е повышение цены на продукцию почти в два раза сократит дефицит бюджета (рис.7в), и позволит к концу года достичь показателей, близких к случаю отсутствия повышения тарифов. Отрицательное влияние повышения цены на спрос будет наиболее выраженным на интервале 20-31 недели (рис.7в, кривая 2). В последствии этот показатель вновь возрастет, хотя и останется несколько ниже уровня, соответствующего спросу при неизменной цене (рис.7в, кривая 1).

Заключение В ходе научно-исследовательских работ по направлению "Разработка интегрированных информационных систем регионального управления, комплексных научных исследований и образования" в ИИММ КНЦ созданы методы, информационные технологии и инструментальные средства формирования комплексной информационно-аналитической среды для решения задач регионального управления.

Разработан метод единого формализованного представления процессов, объектов и задач регионального управления и информационно-вычислительных ресурсов, необходимых для решения этих задач. Предложены технология интеграции концептуальных моделей различных экспертов в единую концептуальную модель сложной системы и методы синтеза спецификации распределенной исполнительной среды, необходимой для поддержки задач регионального управления.

Решена задача интеграции методов концептуального и системно-динамического моделирования.

Разработана технология автоматизированного синтеза системно-динамических моделей на основе концептуальных моделей. Создан комплекс системно-динамических моделей ключевых компонентов социально-экономической системы Мурманской области.

Применение единого подхода к разработке концептуальных моделей позволяет создавать на их основе модульные системы поддержки управления. Системы проектируются "сверху" - от целей и задач верхних уровней. Более подробная детализация нижних уровней (углубление декомпозиции целей) смещает область применимости к поддержке локального управления. Практическая реализация систем информационной поддержки управления, и, в первую очередь, компонентов исполнительной среды, реализуется снизу. При этом в комплексные системы на основе мультиагентной технологии могут быть интегрированы созданные и апробированные ранее разнородные модели и средства реализации моделирования.

Использование интегрированного концептуального описания обеспечивает не только согласованное интегрированное представление различных задач регионального управления, но и создание единой модели региональных информационных ресурсов. Поддержанная средствами автоматизированного анализа состава и структуры, данная модель позволяет минимизировать избыточность информации, исключить многократный ввод и противоречивость данных, определить наличие программного и аппаратного обеспечения, необходимого для решения конкретных прикладных задач.

Литература 1. Основные положения Стратегии экономического развития Мурманской области на период до 2015 года / - http://gov.murman.ru/strategy.

2. Информационные технологии регионального управления / Емельянов С.В., Попков Ю.С., Олейник А.Г., Путилов В.А. // - М.: Едиториал УРСС, 2004. - 400с.

3. Олейник А.Г., Путилов В.А. Формализация и интеграция знаний для информационной поддержки управления региональной макросистемой // Прикладные проблемы управления макросистемами. (Апатиты, 5- апреля 2004г.): Сборник докладов. Т.8. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - С.61-71.

4. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. - Мурманск: НИЦ "Пазори", 2002. - 306 с.

5. Управление онтологиями / Левашова Т.В., Пашкин М.П., Смирнов А.В., Н.Г.Шилов // Известия академии № 5 - С.89-101.

6. Современные технологии построения распределенных программных систем // Афанасьев А.П, Ваньков А.И. и др. / Проблемы системного анализа и управления: Сборник трудов ИСА РАН. - М.: Эдиториал УРСС, 2001. С.115-180.

7. Путилов В.А., Горохов А.В., Олейник А.Г. Информационные технологии поддержки управленческих решений: федеральный и региональный уровни // Прикладные проблемы управления макросистемами. (Апатиты, 5апреля 2004 г.): Сборник докладов. Т.8. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - С.124-140.

8. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.с.

9. Инструментальная система поддержки вычислительного эксперимента / Олейник А.Г., Смагин А.В., Фридман А.Я., Фридман О.В. // Программные продукты и системы, 1999, № 2. - С.7-13.

10. Олейник А.Г. Инструментальная система комплексного концептуального моделирования задач регионального управления // Информационные ресурсы России, 2005, № 2. - С.33-36.

11. Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Пути повышения эффективности использования региональных информационных ресурсов // Информационные ресурсы России, 2004, № 1. - С.2-5.

12. Олейник А.Г. Синтез спецификаций исполнительной среды вычислительного эксперимента на основе концептуальной модели предметной области // Информационные технологии в региональном развитии. - Апатиты, 2004. - Вып.IV. - С.12-16.

13. Forrester, Jay W., 1961. Industrial Dynamics, Portland, OR: Productivity Press. - 464 p.

14. Sterman J. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill, 2000. p.

15. http://www.powersim.com.

16. Vladimir Putilov, Andrey Oleynik, Andrey Gorokhov. The Conceptual Synthesis Methods of the Dynamics Models for Complex System. The International Industrial Simulation Conference "ISC’2003", June 9-12, 2003, Valencia, Spain. - Р.136-140.

17. Путилов В.А., Горохов А.В., Олейник А.Г. Технология автоматизированной разработки динамических моделей для поддержки принятия решений // Информационные ресурсы России, 2004, № 1. - С.30-33.

18. Горохов А.В., Путилов В.А. Системная динамика в задачах моделирования региональных социальноэкономических процессов // Первая международная конференция "Системный анализ и информационные технологии" САИТ-2005 (12-16 сентября 2005г., Переславль-Залесский, Россия): Труды конференции. В 2 т. - Т.1. М.: КомКнига, 2005. - С.310-315.

19. Информационные технологии в горном деле / Сб. трудов, отв. ред. А.А.Козырева. - Апатиты, 1998. - Ч.1. с., Ч.2. - 174 с.

20. Олейник А.Г., Олейник А.А., Пронин С.А. Информационная поддержка управленческих решений в области производства минеральных удобрений // Информационные технологии в региональном развитии. Апатиты, 2003. - Вып.III. - C.11-17.





Похожие работы:

«Математическая биология и биоинформатика. 2011. Т. 6. № 2. С. 211-227. URL: http://www.matbio.org/2011/Panjukov2011(6_211).pdf ========================== БИОИНФОРМАТИКА ========================= УДК: (577.214.625+004.93):519.688 Пакет программ aSHAPE для изучения пространственной конформации участков бактериального генома * ©2011 Панюков В.В. 1, Назипова Н.Н.1, Озолинь О.Н.2 Институт математических проблем биологии, Российская академия наук, Пущино, 1 Московская область, 142290, Россия 2...»

«ЭНЦИКЛОПЕДИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ЗНАНИЙ Руководители издания Энциклопедия управленческих знаний Атаманчук Г.В., Иванов В.Н., Патрушев В.И. (зам. руководителя), Гладышев А.Г. (ученый секретарь) Редакционная коллегия: Анисимов О.С., Деркач А.Л., Мазнн Г.И., Атаманчук Г.В., Добреньков В.И., Мельников С.Б., Гладышев А.Г., Дятченко Л.Я., Павлюк Н.Я., Городяненко В.Г., Иванов В.Н., Петраков Н.Я., Григорьев С.И., Керимов Д.Л., Уржа О.Л., Гусева А.С., Львов Д.С., Шамжалов Ф.И. В рамках создания Энциклопедии...»

«2 1. Цели освоения дисциплины Целью освоения дисциплины Геоинформационные технологии в горном деле является формирование у обучающихся: – понимания современных тенденций развития, научных и прикладных достижений информационных технологий; – знания фундаментальных концепций и профессиональных разработок в области геоинформационных технологий; – первичных навыков геоинформационного моделирования процессов, явлений, объектов геопространства и их проявлений при разработке пластовых месторождений....»

«Министерство образования и наук и России Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Российская Академия Наук Научно методический совет по информатике при Министерстве образования и науки России Совещание Актуальные проблемы информатики в современном российском образовании Москва, июнь 2004 г. 2 Ответственные редакторы: Председатель НМС по информатике, академик РАН Ю.И. Журавлев, ученый секретарь НМС по информатике доцент В.В. Тихомиров 1-ое Всероссийское совещание НМС по...»

«Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук Санкт-Петербургский государственный университет Шестой междисциплинарный семинар Анализ разговорной русской речи 3 АР - 2012 27 – 28 августа 2012 года, Санкт-Петербург, СПИИРАН Санкт-Петербург 2012 ББК 32.965+81.1 А64 Анализ разговорной русской речи (АР3-2012): Труды шестого междисциплинарного семинара – СПб.: Филологический факультет СПбГУ, 2012. – 96 с. ISBN...»

«В.Н. Ерёмин МАРКЕТИНГ: ОСНОВЫ И МАРКЕТИНГ ИНФОРМАЦИИ Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области прикладной информатики в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 351400 Прикладная информатика (по областям) и другим междисциплинарным специальностям МОСКВА 2006 УДК 339.1(075.8) ББК 65.290-2я73 Е70 Рецензенты: кафедра менеджмента и маркетинга Ивановского государственного энергетического университета (зав. кафедрой Ю.Ф....»

«УДК 002.52/.54(075.8) ББК 32.81я73 МИНОБРНАУКИ РОССИИ У 91 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СЕРВИСА (ФГБОУ ВПО ПВГУС) Кафедра Прикладная информатика в экономике Учебно-методический комплекс по дисциплине ИнформаУ 91 ционное общество и проблемы прикладной информатики / сост. Л. В. Глухова. – Тольятти : Изд-во ПВГУС, 2013. – 132 с. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС Для направления подготовки...»

«Мультимедиа в образовании: контекст информатизации А. В. Осин Мультимедиа в образовании: контекст информатизации © © Осин А.В., 2003 Мультимедиа в образовании: контекст информатизации Оглавление От автора Глава 1. Образовательные электронные издания и ресурсы 1.1. Образование и компьютер 1.2. Издания и ресурсы 1.3. Новые педагогические инструменты 1.4. Компоненты мультимедиа 1.5. Уровень интерактивности 1.6. ЭИР и педагогические технологии 1.7. ЭИР и книга Глава 2. Концепция развития...»

«МОСКОВСКИЙ ГОРОДСКОЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Фундаментальная библиотека Отдел информационного обслуживания Бюллетень новых поступлений в Фундаментальную библиотеку февраль 2014 г. Москва 2014 1 Составители: Т.А. Сенченко В бюллетень вошла учебная, учебно-методическая, научная и художественная литература, поступившая в Фундаментальную библиотеку в феврале 2014 г. Материал расположен в систематическом порядке по отраслям знаний, внутри разделов – в алфавитно-хронологическом. Указано...»

«Oрганизация Мастерская решений Kомпас для студентов из третьих стран – жизнь в Латвии Проект Kомпас для студентов из третьих стран – жизнь в Латвии: образование и интеграция (Nr. IF/2009/1.5./15) финансируют Европейский Союз и Латвийское государство. Организация Мастерская решений ответственна за содержание распространённой информации и реализацию мероприятий. Kомпас для студентов из третьих стран – жизнь в Латвии Здравствуйте, студенты! Этот информативный материал предназначен для Вас –...»

«Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Пермский государственный технический университет В.С. Кирчанов, А.И. Цаплин КОНЦЕПЦИИ СОВРЕМЕННОГО ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ Под общей редакцией доктора технических наук, профессора А.И. Цаплина Утверждено Редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия для студентов очного и заочного отделений всех специальностей Издательство Пермского государственного...»

«УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель директора ФГУ ЦНИИОИЗ, Научный руководитель Центра д.м.н., проф., заслуженный деятель науки _ Ю.В. Михайлова Отчет Федерального Центра мониторинга противодействия распространению туберкулеза в Российской Федерации за 2012 г. Руководитель Центра – Нечаева О.Б. Введение Федеральный Центр мониторинга противодействия распространению туберкулеза в Российской Федерации был создан согласно Приказу Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации от...»

«СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие положения 1.1. Определение ООП 1.2. Нормативные документы для разработки ООП по направлению подготовки 230100.62 Информатика и вычислительная техника 1.3. Общая характеристика ООП по направлению подготовки 230100.62 Информатика и вычислительная техника 1.3.1. Цели ООП по направлению подготовки 230100.62 Информатика и вычислительная техника 1.3.2. Сроки освоения ООП по направлению подготовки 230100.62 Информатика и вычислительная техника 1.3.3. Трудоемкость ООП по направлению...»

«1 2 1. ЦЕЛИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ После изучения дисциплины студенты должны 1. Иметь представление о фундаментальных понятиях информации, о методах ее получения, хранения, обработки и передачи; об основных сферах применения полученных знаний; о современном состоянии, перспективах и направлениях развития средств вычислительной техники. 2. Знать основные понятия, определения и термины информатики (информация, алгоритм, объект, метод); методы, средства, алгоритмы обработки информации, а так же...»

«Система уроков по теме Табличный процессор как средство развития алгоритмического стиля мышления школьников информационно-технологических классов профильной школы Ревера Ольга Михайловна, учитель информатики, МОУ СОШ №33 г.Северодвинска Список ИПМ ИПМ-1. Теоретическое обоснование опыта ИПМ-2. Система работы: алгоритмический компонент в изучении темы Табличный процессор ИПМ-3. Линейная алгоритмическая структура в среде табличного процессора ИПМ-4. Алгоритмическая структура Цикл в среде...»

«НЕМЕЦКИЕ ОШИБКИ ЛИБЕРАЛЬНОЙ ИНТЕЛЛИГЕНЦИИ Экспертный доклад Москва, 2013 Оглавление Введение Эволюция радикальной идеи во власти Аналогии Ситуация в Германии и ошибки либералов Немецкие ошибки либералов в современной России Выводы и перспективы 2 НЕМЕЦКИЕ ОШИБКИ ЛИБЕРАЛЬНОЙ ИНТЕЛЛИГЕНЦИИ Введение Во второй половине XX века феномен быстрого распространения идей стал объектом фундаментальных исследований некоторых социологов, однако, будучи явлением, скорее, духовным, этот предмет так и остался,...»

«1 NASSIM NICHOLAS TALEB FOOLED BY RANDOMNESS The Hidden Role of Chance in the Markets and in Life TEXERE New York • London 2 Нассим Николас Талеб ОДУРАЧЕННЫЕ СЛУЧАЙНОСТЬЮ Скрытая роль Шанса на Рынках и в Жизни 3 Нассим Николас Талеб. Одураченные случайностью. Скрытая роль Шанса на Рынках и в Жизни. М: Интернет-трейдинг,- 248 с. 18ВЫ 5-9900027-2-6 Русская рулетка и лидеры бизнеса, классическая история и финансовые спекуляции, поэзия и математика, Шерлок Холмс и научные войны - все есть в этом...»

«1 Академия переподготовки работников искусства, культуры и туризма Разумный В. А. Игра – искусство или искусство – игра? / парадокс амбивалентности / Москва 2000 2 Игра. Общеслав. Общепринятой этимологии не имеет. Вероятнее всего, образовано с помощью суф. – ра от той же основы, что греч. agos - “священный трепет. Первоначальное значение – восхваление и умилостивле ние божества песней и пляской. (ср. играть песни ). Искусство. Заимств. из ст. – сл. яз. В ст.- сл. яз. образовано от искусъ –...»

«ВВЕДЕНИЕ Работа составлена на основе лекций по дискретной математике, читаемых в течение одного семестра студентам первого курса факультета бизнеса, обучающимся по специальности Прикладная информатика в экономике. Конспект лекций содержит четыре раздела: элементы теории множеств, алгебра логики, элементы комбинаторики и теория графов. Целью данного курса является дать слушателям основные понятия дискретной математики, которые необходимы для дальнейшего обучения данной специальности. Основные...»

«МБОУ Лицей № 48 города Калуги Публичный доклад за 2011/2012 учебный год 1 Содержание Общая характеристика учреждения I. Особенности образовательного процесса II. Условия осуществления образовательного процесса III. Результаты деятельности учреждения, качество образования IV. Социальная активность и внешние связи учреждения V. Финансово-экономическая деятельность VI. Решения, принятые по итогам общественного обсуждения VII. Заключение. Перспективы развития VIII. 2 Общая характеристика...»














 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

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.