|
В результате проведенного анализа показано, что поведение большого объема фактических данных можно предсказать с помощью выделения нескольких главных компонент, что позволит существенно снизить ошибку прогноза за счет учета взаимодействий между всеми показателями. Точность прогноза лежит в пределах 6-8%. Анализ полученных результатов показывает, что отклонение результатов решения от оптимальных линейно возрастает с увеличением размерности задачи. Это позволяет утверждать, что при решении задачи максимальной размерности погрешность метода не будет превышать 10-15%. Выводы по главе 3 1. Предложена структурная декомпозиция функциональных приложений системы поддержки принятия решений, основанная на формализации элементарных приложений с динамической алгоритмической структурой сценария. 2. Разработана формальная модель синхронизации разнородных программных приложений и методика организации общего информационного пространства на основе процессно-ориентированной схемы описания параллельных сцепленных методов и алгоритмов. 121 |
и очные контакты. Однако, это взаимодействие осуществляется в основном по инициативе слушателя. Выводы по главе 2 1. Предложена структурная декомпозиция функциональных приложений гибридной среды системы поддержки принятия решений, основанная на формализации элементарных приложений с динамической алгоритмической структурой сценария. 2. Разработана формальная модель синхронизации разнородных программных приложений и методика организации общего информационного пространства на основе процессно-ориентированной схемы описания параллельных сцепленных методов и алгоритмов. 3. Реализована концепция создания интегрированной гибридной среды системы поддержки принятия решений. Сформулированы требования к разработке теоретических и информационных основ создания открытой системы. 127 В результате проведенного анализа показано, что поведение большого объема фактических данных можно предсказать с помощью выделения нескольких главных компонент, что позволит существенно снизить ошибку прогноза за счет учета взаимодействий между всеми показателями. Точность прогноза лежит в пределах 6 -8 %. Анализ полученных результатов показывает, что отклонение результатов решения от оптимальных линейно возрастает с увеличением размерности задачи. Это позволяет утверждать, что при решении задачи максимальной размерности погрешность метода не будет превышать 1 0 15%. 4.2. Методика анализа характеристик грунта и взаимодействия колесных машин Для решения задач поддержки принятия решений в задачах анализа характеристик грунта и характеристик транспортной системы на базе предложенной концепции разработана методика формализованного описания компонентов системы. Нижний уровень предполагает выбор или формирование новых эмпирических характеристик грунта и микропрофиля, которые необходимы для расчета дифференциальных и интегральных характеристик каждого колеса. Независимо от метода, по которому получены характеристики, должен быть реализован формальный переход к расчету тяговых характеристик многоколесной машины. При этом предполагается выполнение согласованных условий, которые можно представить в виде вложенной системы моделей, представленной на рис.4.18. В данном случае методика носит несколько иной характер, чем методика финансового анализа, однако разработанных инструментальных средств достаточно для программной реализации такого сценария. В силу различия направленности задач (модели грунта статистическая, модели 215 Заключение 1. Рассмотрены принципы создания систем поддержки принятия решений для реализации механизмов включения новых математических методов и экономических методик с асинхронными и распределенными методами формирования баз данных и моделей принятия управленческих решений. 2. Проведен системный анализ организации учебного процесса, функционирования транспортных средств, финансово-экономического анализа предприятий промышленности и транспортного комплекса и разработана системная классификация компонентов гибридной системы поддержки принятия решений. 3. Предложена структурная декомпозиция функциональных приложений гибридной среды системы поддержки принятия решений, основанная на формализации элементарных приложений с динамической алгоритмической структурой сценария. 4. Разработана формальная модель синхронизации разнородных программных приложений и методика организации общего информационного пространства на основе процессно-ориентированной схемы описания параллельных сцепленных методов и алгоритмов. 5. Разработаны модели нестационарных имитационных процессов, основанные на нормальной корреляции и реализована модель анализа сходимости алгоритмов поисковой оптимизации на переходных режимах имитационной модели. 6 . Разработана методика и формальный язык генерации адаптивных гетерогенных тестов на основе формальной композиции моделей тестового контроля и методики перераспределения функционала инвариантной составляющей гибридной среды. 7. Разработана гибридная методика прогноза показателей развития и кластеризации промышленных предприятий на основе формальной 309 |