БАЗЫ ДАННЫХ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Перспективным направлением является использование для целей моделирования иерархических многомашинных информационно-вычислительных систем и связанных с ними телекоммуникационными сетями удаленных персональных ЭВМ, работающих в режиме телеобработки. Таким образом, появляется необходимость в создании диалоговых систем моделирования коллективного пользования. Рассмотрим основные моменты связанные с разработкой распределенной базы данных моделирования (РБДМ).
Ключевые аспекты разработки баз данных.Важной целью применения технологии БД является создание разделяемого между функционально связанными приложениями информационного ресурса с обеспечением независимости внешнего, логического представления БД от способов ее внутренней, физической организации. в основу этой технологии положено применение реляционной модели данных (РМД), базирующейся на аппарате реляционной алгебры и математической логики. на рис. 13.
База данных. Определение базы данных в качестве разделяемого информационного ресурса компьютеризированных технологий база данных совокупность связанных данных, с одной стороны, являющихся информацией, и с другой стороны, составляющих основу для получения информации,
Рис. 13. Полная технологическая схема реализация БДМ
Предметная область.предметная область, которая будет рассматриваться как совокупность знаний и данных об объектах и процессах, подлежащих проектированию и хранению в БД.
Таким образом, процесс проектирования базы данных по полной технологической схеме есть процесс пошагового отображения исходной классификационной схемы предметной области в реляционную схему реализации базы данных.
Инфологический анализ и проектирование БДМ.Для инфологического проектирования характерны следующие операции:
— расширение интерфейсов описания абстракций не классифицированными свойствами
— построение инфологических структур реализации модели, в качестве структур могут использоваться любые структуры
Инфологическая модель, является основой определения источников, накопителей и получателей информации. Совокупность правил построения инфологической модели образует инфологическую семантику проектируемой БД, состоящую из определений связей совместности и соответствия. Она определяет пути доступа к информации . концептуальные компоненты являются символами, а инфологически компоненты соответствуют логическим словам и выражениям.
Объектно-ориентированный подход и БДМ. связан с представлением предметной области в виде классов и объектов, которые в зависимости от предназначения методологии могут иметь различную природу.. Возможность применения ОП определяется способностью представить предмет моделирования в виде объектной модели.Visual C++, C++Builder, Delphi.
ОП применяется при разработке объектно-ориентированных баз данных (ООБД) и объектно-ориентированных распределенных баз данных (ООРБД). Центральной проблемой является оптимальное сочетание объектно-ориентированного и реляционного подходов (см. рис. 5.6).
ПЛАНИРОВАНИЕ ИМИТАЦИОННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
Основные понятия планирования экспериментов. наиболее подходящей моделью последнего является абстрактная схема, называемая «черным ящиком». При таком кибернетическом подходе различают входные и выходные переменные: x1, x2,…, xk; y1, y2, …, yi. В зависимости от того, какую роль играет каждая переменная в проводимом эксперименте, она может являться либо фактором, либо реакцией.. Например, в агрегативной системе (А-схеме) факторами будут входные и управляющие сообщения, а реакциями — выходные.
Каждый фактор хi, ,может принимать в эксперименте одно из нескольких значений, называемых уровнями. Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний рассматриваемой системы. Одновременно этот набор представляет собой условия проведения одного из возможных экспериментов.
Каждому фиксированному набору уровней факторов соответствует определенная точка в многомерном пространстве, называемом факторным пространством., это показано для случая двух факторов х1 и х2 на рис. 14 (плоскость х101х2).
Существует вполне определенная связь между уровнями факторов и реакцией системы, которую можно представить в виде соотношения
.
Функцию , связывающую реакцию с факторами, называют функцией реакции, а геометрический образ, соответствующий функции реакции,— поверхностью реакции.Исследователю заранее не известен вид зависимостей , ,поэтому используют приближенные соотношения:
.
Зависимости находятся по данным эксперимента. Последний необходимо поставить при минимальных ресурсов (построить математическую модель системы и оценить ее характеристики. Факторы при проведении экспериментов могут быть управляемыми и неуправляемыми, наблюдаемыми и ненаблюдаемыми, изучаемыми и неизучаемыми, количественными и качественными, фиксированными и случайными.
Фактор называется управляемым, если его уровни целенаправленно выбираются исследователем в процессе эксперимента. Фактор называется наблюдаемым, если его значения наблюдаются и регистрируются. Обычно в машинном эксперименте с моделью Мм наблюдаемые факторы совпадают с управляемыми, так как нерационально управлять фактором, не наблюдая его. Но неуправляемый фактор также можно наблюдать. Наблюдаемые неуправляемые факторы.Обычно при машинном эксперименте с моделью Мм число сопутствующих факторов велико, поэтому рационально учитывать влияние лишь тех из них, которые наиболее существенно воздействуют на интересующую исследователя реакцию.
Фактор относится к изучаемым, если он включен в модель Мм для изучения свойств системы S, а не для вспомогательных целей, например для увеличения точности эксперимента.
Фактор будет количественным, если его значения — числовые величины, влияющие на реакцию, а в противном случае фактор называется качественным. Фактор называется фиксированным, если в эксперименте исследуются все интересующие экспериментатора значения фактора, а если экспериментатор исследует только некоторую случайную выборку из совокупности интересующих значений факторов, то фактор называется случайным. На основании случайных факторов могут быть сделаны вероятностные выводы и о тех значениях факторов, которые в эксперименте не исследовались.
В машинных экспериментах с моделями Мм не бывает неуправляемых или ненаблюдаемых факторов применительно к исследуемой системе S. В качестве воздействий внешней среды Е, т. е. неуправляемых и ненаблюдаемых факторов, в машинной имитационной модели выступают стохастические экзогенные переменные. Для полного определения фактора необходимо указать последовательность операций, с помощью которых устанавливаются его конкретные уровни. Такое определение фактора называется операциональным и обеспечивает однозначность понимания фактора.
Основными требованиями, предъявляемыми к факторам, являются требование управляемости фактора и требование непосредственного воздействия на объект. При планировании эксперимента обычно одновременно изменяются несколько факторов. Определим требования, которые предъявляются к совокупности факторов. — совместимость и независимость. При проведении машинного эксперимента с моделью Мм для оценки некоторых характеристик процесса функционирования исследуемой системы S экспериментатор стремится создать такие условия, которые способствуют выявлению влияния факторов, находящихся в функциональной связи с искомой характеристикой.
Для этого необходимо: отобрать факторы хi, , влияющие на искомую характеристику, и описать функциональную зависимость; установить диапазон изменения факторов ; определить координаты точек факторного пространства {xl, x2, ..., xk}, в которых следует проводить эксперимент; оценить необходимое число реализаций и их порядок в эксперименте.
Для выбора конкретной модели необходимо сформулировать такие особенности, как адекватность, содержательность, простота. Под содержательностью модели планирования понимается ее способность объяснять множество уже известных фактов, выявлять новые и предсказывать их дальнейшее развитие. Простота — одно из главных достоинств модели планирования, выражающееся в реализуемости эксперимента на ЭВМ.
Виды планов экспериментов.Эксперимент, в котором реализуются все возможные сочетания уровней факторов, называется полным факторным экспериментом (ПФЭ). Если выбранная модель планирования включает в себя только линейные члены полинома и их произведения, то для оценки коэффициентов модели используется план эксперимента с варьированием всех k факторов на двух уровнях, т. е. q=2.Такие планы называются планами типа 2k, где N=2k — число всех возможных испытаний.
Начальный этап планирования эксперимента для получения коэффициентов линейной модели основан на варьировании факторов на двух уровнях: нижнем хiн и верхнем xiв— симметрично расположенных относительно основного уровня хi0, .Геометрическая интерпретация показана на рис. 15, а. Так как каждый фактор принимает лишь два значения xiн = xi0 - Dx, и xiв = xi0 + Dx, то для стандартизации и упрощения записи условий каждого испытания и обработки выборочных данных эксперимента масштабы по осям факторов выбираются так, чтобы нижний уровень соответствовал — 1, верхний— +1, а основной — нулю. Это легко достигается с помощью преобразования вида
где — кодированное значение i-го фактора; хi — натуральное значение фактора; xi0 — нулевой уровень; — интервал варьирования фактора.
Расположение точек для ПФЭ типа 22 показано на рис. 14, а также на рис. 15, б. Выписывая комбинации уровней факторов для каждой экспериментальной точки квадрата, получим план D полного факторного эксперимента типа 22:
Номер испытания | ||||
-1 | +1 | -1 | +1 | |
-1 | -1 | +1 | +1 | |
Обозначения строк | (1) | a | b | ab |
При этом планы можно записывать сокращенно с помощью условных буквенных обозначений строк. Для этого порядковый номер фактора ставится в соответствие строчной букве латинского алфавита: x1 ®- a, x2 ® b и т. д.
Затем для каждой строки плана выписываются латинские буквы только для факторов, находящихся на верхних уровнях; испытание со всеми факторами на нижних уровнях обозначается как (1). Запись плана в буквенных обозначениях показана в последней строчке.
Рис. 15. Геометрическая интерпретация полного факторного эксперимента типа 22: а — без масштабирования; 6 — при масштабировании по осям.
Дата добавления: 2017-09-19; просмотров: 1062;