Состав средств САSЕ-технологий

Большинство САSЕ-средств характеризуется сочетанием методологии, методов, нотаций и средств поддержки.

Методология – это последовательность выполнения работ, правил выбора методов и решений на разных этапах разработки.

Методы – это систематические процедуры построения моделей про­ектируемой системы (например, построения моделей данных, потоков и т.д.).

Нотации – это установленные способы (обозначения), используемые для описания элементов системы, т.е. графы, таблицы, блок схемы, формальные и естественные языки.

Средства поддержки – это инструментарий для реализации методов, например, поддержка создания и редактирования графического проекта в интерактивном режиме и др.

17 Цели и методы анализа информационных процессов:

Графические модели типа логических схем, графов состояний, сетей Петри, используются при анализе характеристик информационных процессов. Эти модели позволяют перейти к математическим моделям, представляющим информаци­онный процесс на языке математических отношений.

Математические модели могут иметь вид функциональных зависимостей, систем алгебраических или дифференциальных уравнений, логических выражений. Математические модели делят на аналитические и имитационные. Аналитические модели ориентированы на использование при их исследовании аналитических или численных методов (решение систем уравнений; поиск сочетаний факторов, где описываемый моделью показатель принимает экстремальное значение и т.д.). Имитационные модели представляются, как правило, в виде совокупности алгоритмов, воспроизводящих процесс функционирования описываемой системы. При этом анализ имитационных моделей осуществляется путем экспериментирования на модели – многократной имитации изучаемого информа­ционного процесса при воздействии на него различного рода случайных явлений, воспроизводимых при моделировании (т.е. при исследовании информационного процесса с использованием его модели). К моделям имитационного типа относятся, в частности, логические модели, описывающие поведение сетей Петри. Сети Петри может быть поставлена в соответствие и аналитическая модель.

14 Классификация методов моделирования

Для решения эксплуатационных и других задач на транспорте применяются раз­личные методы, которые позволяют осущест­вить моделирование транспортного процесса и численное решение задач на ЭВМ. Существуют два вида моделирования: физическое и матема­тическое.

Физическое моделирование распространено в технике. Оно связано с воспроизведени­ем изучаемого процесса на материальной мо­дели с соблюдением подобия, например, такое моделирование применяют при изучении аэродинамических свойств локомотивов и вагонов путем исследо­вания, параметров движения и маневрирова­ния физических моделей.

Эксплуатационная деятельность, как и экономические системы, не могут быть пред­ставлены в виде физических аналогов, поэтому для описания таких систем применяется мате­матическое моделирование.

Математическое моделирование транс­портного процесса – метод научного исследо­вания, позволяющий посредством формализо­ванного описания основных количественных взаимосвязей между факторами с использова­нием математического аппарата осуществить численное решение транспортных задач, как правило, с использованием ЭВМ.

Основные методы математического моде­лирования, нашедшие наибольшее применение при решении эксплуатационных задач на транспорте, следующие: вероятностные, математической статистики, теории.массового обслуживания, статистических испытаний, имитационные.

Вероятностные методы пред­назначены для изучения процессов, имеющих неопределенность, т. е. элементы случайного характера.

Математическая статистика – наука о математических методах систе­матизации и использования статистических данных. Во многих своих разделах опирается на теорию вероятностей (дисперсионный, кор­реляционный, регрессионный анализы).

Теория массового обслуживания – самостоятельная прикладная область случайных процессов, сложившаяся путем развития вероятностных методов в приме­нении к обслуживанию массовых потоков тре­бований (заявок) случайного характера в раз­личных областях человеческой деятельности.

Метод статйстических испы­таний (Монте-Карло) используется для численного моделирования и решения ве­роятностных задач, аналитическое решение ко­торых затруднительно.

Имитационное моделирова­ние ­– прикладной раздел математических методов, выросший из метода статистических испытаний с появлением ЭВМ. В него входят элементы эвристики и аналитического моделирования в его основе — машинная (численная) имитация изучаемого процесса.

В отличие от имитационного другие мето­ды математического моделирования называют аналитическими.

Математическое программирование — раздел математики, посвященный теории и ме­тодам нахождения экстремумов функций на Множествах, определяемых некоторыми огра­ничениями. Используется для решения опти­мизационных задач речного транспорта путем поиска минимума (максимума) функции.

Линейное программирова­ние – раздел математического программирования для решения задач, переменные которых связаны системой линейных равенств и неравенств.

Нелинейное программирова­ние – раздел математического программи­рования, применяемый для решения задач, уравнения которых содержат нелинейные за­висимости.

Стохастическое и параметрическое программирование – разделы математического программирования, посвященные решению задач, исходные данные которых содержат элементы неопределенности.

Динамическое программирование – раздел математического програм­мирования, используемого для решения задач, в которых процесс развивается в динамике, т. е. в несколько последовательных этапов.

Методы сетевого планирования и управления используются для разработки целевых программ, проектов, тре­бующих увязки и координации различных этапов работ и их ресурсногообеспечения по определенным графикам.

Помимо перечисленных, имеются так же и другие методы (эвристические, комбинаторные, теория математических игр и т.д.), однако их использование еще не нашло заметного применения при решении эксплуатационных задач на речном транспорте.