Формирование

и решение ОЗ

Физические

Процессы

Рис. 3.5

Слой подсистемы – это уровень обработки информации в соответствии с оператором , структура которого определяется алгоритмом решаемой проблемы.

Рассмотрим примеры из области аналитического проектирования подсистем различного уровня сложности.

Пусть в подсистеме на интеллектуальном уровне описания формируется и решается оптимизационная задача (ОЗ); такая подсистема является однослойной (рис.3.5). Если же на интеллектуальном уровне описания формируется и решается сложная задача аналитического проектирования, то такая подсистема будет многослойная. Действительно, сначала необходимо решить задачу выбора номинальных значений проектных параметров, которая формируется и решается на верхнем слое иерархии слоев (уро-вень 0).

Как только становятся известными номинальные значения проектных параметров, становится возможным решение задачи определения области допустимых отклонений проектных параметров относительно их номинальных значений, которая формируется и решается на первом слое (уровень 1).

После решения этой проблемы можно решать задачу аппроксимации области допустимых отклонений проектных параметров относительно их номинальных значений выпуклыми полиэдральными множествами, которая формируется и решается на втором слое (уровень 2).

Затем, для определения области независимых допустимых отклонений проектных параметров решается задача распределения ограничений на проектные параметры, которая трактуется как задача вписания в область допустимых отклонений проектных параметров m-мерного параллелепипеда с гранями, параллельными координатным плоскостям. Ребра параллелепипеда определяют ограничения на каждый из проектных параметров подсистемы. Эта задача формируется и решается на третьем слое (уровень 3).

Выбор номинальных параметров

Определение допустимой области

Аппроксимация допустимой области

Физические

процессы

Рис. 3.6

Определение независимых допусков

Таким образом, решение сложной проблемы аналитического проектирования можно представить в виде интеллектуальной четырехслойной подсистемы (рис.3.6).

Дадим более подробное описание интеллектуальных слоев подсистем и их классификацию, а также процессов, протекающих в них.

Пусть интеллектуальный слой подсистемы имеет вход и выход, а также информацию о целях и задачах проектируемой подсистемы (критерии качества функционирования подсистемы с допустимыми областями их отклонений)

,

и проектные параметры с областями их практической реализации . Тогда интеллектуальные слои подсистем можно классифицировать по направлению преобразуемой информации на проектные (рис. 3.7) и целевые подсистемы (рис. 3.8).

Интеллектуальные проектные подсистемы – это такие слои подсистемы, в которых преобразуется область практической реализации проектных параметров в область допустимых вариаций критериев качества функционирования подсистемы , то есть . Если пересечение этих множеств есть не пустое множество , то говорят, что данная подсистема имеет одно или несколько проектных решений (рис. 3.7).

Интеллектуальные целевые подсистемы – это такие слои подсистемы, в которых преобразуется область допустимых вариаций критериев качества функционирования подсистемы в область практической реализации проектных параметров , то есть . Если пересечение этих множеств есть не пустое множество , то говорят, что данная подсистема имеет проектные решения (рис. 3.8).

G

G^-1

Рис. 3.7

Рис. 3.8

Если некоторому множеству проектных параметров можно поставить в соответствие множество критериев качества (функционалов) , которые принадлежат области допустимых значений , то есть , то такая задача получила название как основная задача управления (ОЗУ) или проектирования (ОЗП) [18].

Если некоторой области допустимых значений критериев качества (функционалов) можно поставить в соответствие область допустимых отклонений проектных параметров и пересечение областей есть не пустое множество, то такая задача получила название задача определения допусков на проектные параметры [1].

Если осуществить аппроксимацию области допустимых вариаций проектных параметров выпуклым полиэдральным множеством, для которого заведомо выполняются ограничения на целевые функции интеллектуальных подсистем, и вписать в нее -мерный параллелепипед с гранями, параллельными координатным плоскостям, то такая задача получила название, как задача распределения допусков на проектные параметры [1].

При аналитическом проектировании информационных систем различают две большие задачи: задачи анализа и синтеза. Эти задачи различными авторами понимаются по-разному, поэтому приведем толкование этих задач, данных в работе [18].

Наиболее простой является задача анализа системы. Обычно она сводится к составлению математической модели системы, т.е. уравнений, построению их решений при различных начальных условиях, различных значениях входящих в уравнения параметров. Далее проводится исследование, анализ этих решений, физическое истолкование полученных результатов, на основании которых делаются соответствующие выводы о поведении системы.

Задача синтеза является более сложной и в то же время очень важной. Синтез понимается как построение, проектирование системы, которая обладает заранее заданными свойствами. Математически для разрешимости задачи синтеза необходимо выбрать управляющие параметры, функции или операторы из условия удовлетворения системой заранее заданным требованиям.

Итак, структура любой подсистемы сложной информационной системы, рассматриваемой в данной работе, состоит из целевых (входных) параметров, математической модели процесса, управляющих функций и (или) проектных (выходных) параметров.

Интеллектуальная целевая подсистема, у которой входные параметры являются главными общесистемными целями, является целевой подсистемой верхнего уровня.

Следует отметить одну важную особенность рассматриваемых сложных информационных систем, которая заключается в том, что все высшие уровни содержат хотя бы одну целевую подсистему, суть которых заключается в формировании целей (критериев) для подсистем нижних уровней в соответствии с целью стоящей перед всей сложной информационной системой [8].