Анализ матрицы информационного графа
Как было показано выше объемы данных, вводимые в систему довольно велики, поэтому эффективная их организация на машинном уровне является актуальной. Анализ информации для получения исходных данных с целью построения или реконструкции созданного информационного фонда удобно проводить на рассмотренной графовой модели в рамках единого алгоритма анализа. Рекомендуется проанализировать следующие взаимосвязи: - выявить число задач, в которых используется данный показатель. По этой информации рассчитывается коэффициент дублирования данных в случае организации отдельных массивов с исходными данными для каждой задачи; - рассчитать матрицу совместной встречаемости пар показателей в задачах, элементы которой показывают число задач, в которых соответствующие показатели используются совместно. Такие показатели можно объединить и использовать в общем для них информационном массиве единого информационного фонда; - определить число и перечень задач, в которых данный показатель встречается совместно с другими показателями, а также число и перечень показателей. Это позволит выявить группы показателей, которые используются только совместно и не используются порознь ни в одной задаче. Процесс группировки показателей по задачам можно формализовать, вводя в рассмотрение коэффициент связи между группами. Коэффициент связи вычисляют по следующей формуле:
где: - число общих показателей для задачи с индексами и ; - число показателей, используемых в задаче с индексом ; - число показателей, используемых в задаче с индексом . Группировка показателей заключается в следующем. Рассчитывают и заполняют матрицу связи групп исходных показателей задачи. Выбирают максимальный коэффициент связи и группы соответствующих ему показателей объединяют в единую группу P. Определяют коэффициент связи новой группы со всеми другими группами и объединяют с группой Р группу показателей, у которой коэффициент связи с ней максимален. Группировкой можно управлять, задавая предельное значение коэффициента связи. Это приводит к изменению коэффициента дублирования показателей. Окончательный выбор той или иной степени группировки определяют при разработке логической структуры единого информационного фонда системы. В далее следующем примере приведены закодированные задачи и закодированные показатели на основе которых продемонстрирована методика расчета коэффициента связи между группами показателей. Коэффициент связи групп показателей для задач и К= =0,67; коэффициент связи групп показателей для задач и К= =1; коэффициент связи групп показателей для задач и К= =0,67.
Схема матрицы, показывающей число задач, в которых используются соответствующие показатели
Схема матрицы совместной встречаемости пар показателей в задачах
Из изложенного следует, что анализ информационного графа и его информационной матрицы, являющихся моделью информационных потоков в системе, в условиях изменения предметной области, развития и совершенствования АСУ подотрасли позволяет: - уточнить схему взаимосвязи в отделе автоматизации; - уточнить схему информационных связей между выделенными в модели элементами; - выявить первичные и выходные данные; - определить число разновидностей всех видов информации, их взаимосвязи и степень встречаемости показателей в различных задачах; - определить перечень задач, решаемых независимо друг от друга по исходной, промежуточной и выходной информации; - определить перечень задач, решаемых с использованием промежуточных и выходных данных, полученных в результате решения других задач; - установить степень использования различных видов информации; - установить последовательность подготовки, ввода и использования в системе различных данных для подготовки выходных документов или решения определенных задач; - установить последовательность решения задач и их связь и различными данными; - определить объем информации, циркулирующей в системе [7, c. 22 – 23].
Заключение
В ходе настоящего курсового исследования была достигнута поставленная цель: изучены методы исследования обеспечивающих подсистем управления. Для ее достижения в главе 1 рассмотрены обеспечивающие подсистемы управления, установлены их взаимосвязи и влияние на функционирование и развитие предприятия. Таким образом, можно сказать, что в современных условиях от руководителя требуется: - углубленные знания по технике, технологии и организации производства; - расширение экономических знаний; - умение управлять «по-новому». В свою очередь, необходимо отметить, что наибольший эффект применения оргтехники достигается тогда, когда они используются комплексно. Техника должна применяться на всех уровнях управления, на всех стадиях подготовки и принятия решений. Так как практически любая управленческая деятельность неразрывно связана со сбором, хранением, обработкой и передачей информации, в главе 2 курсового исследования изучаются содержание и структура подсистем информационного обеспечения управления, а также свойства и требования к информации. Кроме того, в курсовой работе рассмотрены и проанализированы методы исследования информации на предприятии. Они следующие: 1. Метод матричного моделирования; 2. Графоаналитический метод исследования потоков информации; 3. Описание потоков информации в виде графиков типа дерева; 4. Метод схем информационных связей; 5. Метод исследовательского анализа задач управления. В главе 3 данной работы детально рассмотрен графоаналитический метод исследования потоков информации и построения соответствующей матрицы смежности. Для наглядности приведен фрагмент реальной модели теории графов и выделены некоторые наиболее существенные связи между элементами входной и выходной информации. Таким образом, в ходе настоящей курсовой работы была доказана значимость исследования и анализа различными методами обеспечивающих подсистем управления и использования результатов данных исследований для совершенствования системы управления в условиях изменчивости и жесткости внешней среды.
Список использованной литературы 1. Автоматизированные системы управления машиностроительным предприятием. Учеб. Для вузов/С.У. Олейник, В.И. Иванова, Г.М. Макарова, С.К. Потемкин; Под ред. С.У. Олейника – М.: Высш.шк.- 1991.- 122с. 2. Дуж Я. Организация системы информации на предприятии. Пер.Батизи Э.Э., Симчера В.М. – М.: «Прогресс»- 1997.- 252 с. 3. Исаков В.И. и др. Машинная обработка экономической информации в промышленности: Учеб. Пособие/В.И. Исаков, Е.П. Королева, Н.А. Патушко. – М.: Статистика. – 1980. – 320 с. 4. Лапшин Г.М. Организация и планирование вычислительных центров в машино- и приборостроении. – Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние. – 1990. – 248 с. 5. Мельник М.В. Анализ и оценка системы управления на предприятиях. – М.: Финансы и статистика. – 1990. –136 с. 6. Мескон М. и др. Основы менеджмента: Пер. с англ. – М.: Дело. - 1998. – 704 с. 7. Огаджанов Г. А., Сухов А.П. Автоматизированные системы управления подотраслью. – М.: Химия. - 1986. – 144 с. 8. Организация управления общественным производством. Учеб. Под ред. Попова Г.Х., Краснопояса Ю.И. – М.: ИЗД-во МГУ. - 1984. – 256 с. 9. Организация управления промышленным производством. Учебник/Под ред. Козловой О.В., Каменицера С.Е. – М.: Высш. Шк. – 1980. – 399 с. 10.Основы научного управления социалистической экономикой: Учеб. Пособие (Под. общ. ред. Белоусова Р.А., Сенеченко В.И., Мозалова Е.В. – М.: Мысль. – 1985. – 365 с. 11. Яновский А. Информационное обеспечение управленческой деятельности//Вопросы управления. – 1994. - №2. – С. 18 – 20
Популярное: Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (250)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |