 |
Технологии сетевых вычислений.
|
|
|
|
Направления развития информационных систем.
Мы описали роль информационных технологий и систем в поддержке решений в экономике и бизнесе.
Рассмотрим кратко некоторые перспективные направления и тенденции развития информационных технологий.
Основные технологические тенденции.
Соотношение стоимость – производительность: улучшение по оценкам специалистов, фактически составит величину 100. То есть преимущество компьютеров над ручной обработкой будет интенсивно увеличиваться [131]. В ближайшие 5-10 лет компьютеры будут стоить приблизительно столько же, сколько сегодня, но они станут почти в 50 раз мощнее (в терминах скорости обработки, памяти и т.д.). В то же время, стоимость ручного труда увеличится вдвое. Т.о. соотношение «стоимость - производительность» компьютеров по сравнению с ручным трудом составит 100. Это означает, что компьютеры будут иметь все большие сравнительные преимущества. Со временем, все больше рутинных заданий будут более экономично выполнены компьютером, чем человеком.
Графический и другие дружественные пользовательские интерфейсы. Графический пользовательский интерфейс – это программное обеспечение, которое обеспечивает пользователям прямое управление видимыми объектами и действиями на экране вместо сложного командного синтаксиса. Проявляется тенденция упрощения интерфейса насколько это возможно.
Одним из путей является представление интеллектуального интерфейса, который понимает пожелания пользователя даже когда они выражены на повседневном языке.
Хранение и память. CD-ROM и другие средства хранения увеличивают вторичное хранение, позволяя таким образом хранить огромные объемы информации. Большие объемы памяти будут поддерживать и обеспечивать использование мультимедиа и такие развивающиеся компьютерные технологии, как искусственный интеллект (ИИ).
|
|
|
Хранилища данных. Для хранения постоянно возрастающих объемов информации, компании создают гигантские «хранилища», которые содержат триллионы байтов данных, организованных для легкого доступа конечного пользователя. Эти хранилища интегрированы с Интернет так, что они могут быть доступны из различных мест в любое время.
Мультимедиа и виртуальная реальность. Компьютеры будут играть большую роль в интеграции различных типов медиа (голос, текст, графики, видео и анимация) для улучшения образования, тренингов, рекламы, связи и принятия решений. Виртуальная реальность является осуществлением интерактивной трехмерной графики, которая позволяет пользователям войти в виртуальный мир.
Новая информационная технология решения задач и интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, такие как экспертные системы, системы обработки естественного языка и нейронные вычислительные системы увеличивают производительность и облегчают выполнение сложных задач. Они также обеспечивают поддержку, когда информационный поток неполный или «нечеткий».
Интеллектуальные системы могут использоваться индивидуально, но во многих случаях они интегрированы между собой и с другими информационными системами.
Технологии сетевых вычислений.
Эта технология дает пользователям возможность взаимодействовать с другими пользователями и обеспечивают доступ к базам данных в организации и в любом другом месте.
Главными направлениями развития технологий сетевых вычислений являются следующие:
- архитектура клиент – сервер будет преобладающей архитектурой;
- домашние компьютерные средства будут интегрированы с телефоном, телевизором и другими электронными средствами;
|
|
|
- использование Интернет будет расти, приведя в информационным супер трафикам, являющимся национальными оптоволоконными сетями. Они изменяют образ информационной среды, в которой мы живем, учимся и работаем;
- интранет станут доминирующими сетевыми системами в большинстве организаций;
- электронная коммерция будет развиваться быстрыми темпами, изменяя организационную структуру, процессы, процедуры, менеджмент и способы ведения бизнеса;
- интеллектуальные программные агенты будут странствовать сквозь базы данных и сети, выполняя задания для своих хозяев. Успех электронной коммерции зависит от развития интеллектуальных программных агентов, которые помогут навигации в Интернет, доступу к базам данных и реализации деятельности пользователей в условиях электронной коммерции.
Нас, прежде всего, интересует новая информационная технология решения задач управления на основе интеллектуальных технологий.
Но сначала рассмотрим процессы и методы моделирования и принятия решений в информационных системах поддержки решений.
2.2. Моделирование и анализ ситуаций.
Модели.
Главной характеристикой информационных систем поддержки решений (ИСПР) является наличие в них по – крайней мере одной модели. Основной идеей является осуществление анализа системы на модели реальной действительности.
Модель – это упрощенное представление или абстракция действительности. Обычно она упрощена, потому что действительность очень сложна для точного копирования и многие сложности в сущности не относятся к решению конкретной задачи.
Представление систем или решение задач при помощи моделей может быть осуществлено с различной степенью абстракции. Поэтому модели классифицированы на три группы в соответствии с их степенью абстракции: физические (масштабные), аналоговые и математические.
Физическая модель – наименее абстрактная модель – является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе. Эта модель может представляться в трех измерениях, например как самолет, автомобиль, мост или производственная линия Такие модели также называются пиктограммными.
Графический пользовательский интерфейс и объектно – ориентированное программирование являются другими примерами использования пиктограмм.
|
|
|
Аналоговая модель не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение. Она наиболее абстрактная, чем физическая модель и является символическим представлением действительности. Обычно это двухмерные графики, диаграммы или шкалы. Они могут быть физическими моделями, но форма модели отличается от подлинной системы.
Математическая модель. Сложность отношений во многих организационных системах не может быть представлена физически или аналогически. Кроме того, такое представление может быть громоздким и требовать больших потребностей времени для использования. Поэтому многие абстрактные модели описаны математически. Большинство анализов при поддержке решений выполняются числовым путем с математическими и другими количественными моделями.
Важным аспектом процесса моделирования является исследование и анализ предметной области и окружающей среды. Оно включает наблюдение, изучение и интерпретацию собранной информации. Очень важным является установление переменных модели, а также их взаимоотношений.
Одним из основных способов для построения и манипулирования моделями является прогнозирование, т.к. результаты решения, основывающиеся на модели, обычно проявляются в будущем.
ИСПР может включать несколько моделей, каждая из которых представляет различные части задачи принятия решений.
В таблице 2.1. представлены категории моделей, классифицированные в шесть групп. В ней также приведены несколько методов представления для каждой категории. Каждый метод может быть использован как в статической так и в динамической модели, которые могут быть построены для предметной области в условиях определенности, неопределенности или риска.
ИСПР в большинстве используют количественные модели, в то время как ЭС и интеллектуальные системы используют количественные модели, основанные на знаниях о своих предметных областях.
Модели ИСПР могут быть классифицированы так же на статические и динамические.
|
|
|
Статические модели воспроизводят простой «снимок» (или «слепок») ситуации. В течении этого воспроизведения все происходит в течение одного интервала времени. Например, решение о том, производить или покупать продукцию, является статичным по природе. В процессе статического анализа оценивается устойчивость данных, относящихся к проблеме.
Динамические модели используются для оценки сценариев, которые меняются во времени. Простым примером может быть планирование прибыли и издержек на 5-летний период, при котором входные данные, такие как себестоимость, цены и количественные показатели, изменяются из года в год.
Динамические модели зависят от времени, точнее от отрезка времени, на котором рассматривается функционирование модели, например, в течение суток, что учитывается при настройке модели.
Динамические модели важны, т.к. они показывают тенденции и проявляют образы возможных ситуаций во времени. Они также показывают средние значения за период времени, движение этих средних и позволяют выполнять сравнительный анализ показателей.
Таблица 2.1.
| № п/п | Категория | Процесс и цель | Методы представления |
| 1. | Оптимизация задач с несколькими альтернативами | Найти лучшее решение из небольшого количества альтернатив. | Деревья решений. Таблицы решений. |
| 2. | Оптимизация через алгоритм | Найти лучшее решение из большого или бесконечного числа альтернатив, используя процесс пошагового управления | Линейные и другие модели математического программирования; сетевые модели. |
| 3. | Имитационные модели | Нахождение хорошего приемлемого решения, или лучшего среди проверенных альтернатив, с использованием экспериментов. | Различные методы имитационного моделирования. |
| 4. | Эвристика | Найти хорошее приемлемое решение, используя правила. | Эвристическое программирование; экспертные и интеллектуальные системы. |
| 5. | Другие модели | Нахождение ситуации что – если (what - if) используя правила | Финансовое моделирование. |
| 6. | Предсказательные модели | Предсказание будущего на основе данного сценария. | Модели прогнозирования; Марковский анализ. |
Кроме того, статическая модель, будучи однажды построенной для описания данной ситуации, например распределения продукции, может быть расширена для представления динамической природы задачи.
|
|
|
