Совершенствование архитектуры программного комплекса поддержки принятия решений в распределенной среде

Объект исследования: архитектура программного комплекса поддержки принятия групповых решений в распределенной среде.

Результаты, полученные лично авторами: проанализировано текущее состояние архитектуры, и предложены пути ее совершенствования в соответствии с функциональными требованиями.

 

Данная работа выполняется в рамках реализуемого на кафедре «Информатика и программное обеспечение» научно-исследовательского проекта, связанного с разработкой математических моделей и программных средств поддержки принятия групповых решений в распределенных экспертных сетях.

На текущий момент разработан прототип программного комплекса поддержки принятия решений в распределенной среде, в котором поддерживаются задачи группового экспертного оценивания ординального и кардинального типа, реализован базовый набор математических функций, необходимых для решения данных задач, а также поддерживаются следующие роли пользователей.

1. Администратор. Отвечает за разработку, поддержку, сопровождение программной части комплекса.

2. Лицо, принимающее решение (ЛПР). Представляет собой заказчика, «владельца проблемы». Является «потребителем услуг» программного комплекса, соответственно главная задача последнего – удовлетворить ЛПР, обеспечив качественное решение его проблемы.

3. Эксперт. Принимает непосредственное участие в процессе подготовки решений, оценивании объектов. Данная категория пользователей является основной и самой многочисленной.

4. Координатор. Управляет всем процессом решения задачи (от подбора группы экспертов до выдачи согласованного решения).

5. Аналитик. В его функции входят формализация задачи, подбор альтернатив, выбор критериев, оценочных шкал и др., а также интерпретация и проверка корректности получаемых результатов.

6. Главный менеджер. Осуществляет общее руководство процессами решения задач, в частности выполняет назначения координаторов и аналитиков.

Текущая архитектура программного комплекса представлена на рис. 1.

По результатам тестирования и опытной эксплуатации программного комплекса были определены следующие направления его развития:

· расширение спектра поддерживаемых задач и математических методов;

Рис.1. Текущее состояние архитектуры программного комплекса

· поддержка решения задач, относящихся к нескольким предметным областям;

· журналирование процессов, связанных с работой экспертной группы;

· поддержка методов априорного оценивания компетентности экспертов и выдачи рекомендаций по составу экспертной группы.

По мере дальнейшего анализа указанных направлений развития стало ясно, что для более качественной работы комплекса необходимо совершенствование его архитектуры. Для этого были предложены следующие меры:

· добавление сервера внешнего интерфейса для минимизации числа запросов, поступающих к подсистеме веб-сервера уровня back-end и минимизации потребления оперативной памяти при обработке статических запросов;

· добавление хранилища данных для обеспечения возможности просмотра истории решения задач и доступа к любой из них при необходимости;

· введение подсистемы журналирования для хранения действий пользователей при решении задач, например, изменении оценок. Журналирование предполагается осуществлять с помощью метода таблиц-двойников;

· реализация возможности подключения дополнительных библиотек с методами оценивания;

· введение дополнительной роли системного аналитика и реализация подсистемы управления экспертным сообществом, в которую входят модули регистрации аналитиков, координаторов и экспертов;

· добавление административной панели, обеспечивающей главному менеджеру доступ ко всем необходимым данным и отчетам с возможностью их редактирования.

Материал поступил в редколлегию 20.04.2017

УДК 004.422.63

Ю.В. Горюшина

Научный руководитель: профессор кафедры «Информатика и программное обеспечение», к.т.н., В.К. Гулаков

stud.juliya@mail.ru

 

АНАЛИЗ СЛОЖНОЙ ПИРАМИДЫ

 

Объект исследования: алгоритм улучшения пирамидальной сортировки при помощи использования сложных пирамид.

Результаты, полученные лично автором: собраны материалы в английском сегменте интернета, разработана программа, проанализированы результаты тестирования.

 

Пирамидальная сортировка одна из наиболее широко используемых алгоритмов сортировки. Этот алгоритм уменьшает число перестановок между элементами пирамидальной структуры после удаления корня за счет некоторых дополнительных сравнений и уменьшает количество вызовов функции восстановления пирамиды. Несколько попыток сделаны, чтобы улучшить представление сортировки, потому что это одна из критических проблем в информатике. Здесь будет рассмотрено использование многомерных пирамид в алгоритме пирамидальной сортировки в целях уменьшения высоты требуемых деревьев (и, следовательно, время для их обработки).

Основная идея заключается в том, чтобы использовать тот факт, что после удаления корня, вместо того, чтобы воссоздавать пирамиду, оставшуюся часть структуры можно рассматривать как две разные пирамиды, в которых их корни являются узлами, которые были потомками узла, который только что был удален. Один из этих двух корней является следующим элементом, который будет помещен в отсортированные элементы после следующей итерации алгоритма. При стоимости одного сравнения мы можем определить, какой из них будет подходящий. Таким образом, нет никакой необходимости в воссоздании еще одной пирамиды.

После переноса корня отсортированной части пирамиды, его место отводится последнему элементу неотсортированной пирамиды. Ее размер был уменьшен на один элемент (элемент, который только что был заменен). Теперь, свойство пирамиды было нарушено, поскольку потомок был помещен в корневую позицию. Чтобы восстановить пирамиду, мы должны выполнить O(logn) необходимых операций (обмены и сравнения), пока основное свойство пирамиды не будет восстановлено путем вызова специальной процедуры. Тем не менее, мы не делаем это немедленно. Мы "забыли", на некоторое время о существовании корня. В результате мы имеем две независимых пирамиды сейчас, это поддеревья. Мы выбираем минимальный корень из этих двух по цене одного сравнения, и мы меняем его с последним элементом пирамиды. До сих пор, два элемента были переданы в отсортированную часть пирамиды. Теперь мы должны восстановить первоначальную пирамиду, чтобы повторить тот же процесс для остальных элементов. Мы повторяем тот же самый процесс, пока не остались два или меньше элементов.

Полученные результаты говорят о существенном повышении эффективности сортировки.

Материал поступил в редколлегию 03.04.2017

 

УДК 004.651.54

С.А. Гуров

Научный руководитель: доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение», к.т.н., А.О.Трубаков

serkuk1@gmail.com