ҒЫЛЫМ, БІЛІМ БЕРУ ЖӘНЕ ПРАКТИКАДА АҚПАРАТТЫҚ  ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫҢ

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В НАУКЕ,  
ОБРАЗОВАНИИ И ПРАКТИКЕ 
 
 
86
возможных  применений  ГИС  практически  неограничен,  а  число  и  разнообразие  пользователей  ГИС 
растут со временем по экспоненте. 
Одной  из  основных  целей  моделирования  ГИС  является  поиск  оптимальных  (или  близких  к 
оптимальным)  решений.  Но  для  этого  необходимо  количественно  обосновать  выбор,  т.е.  при 
планирование не обойтись без математических моделей. 
В  сетевой  модели  данных,  анализ  которой  был  проведен  Джеймсом  Вонгом,  исследователем 
Oracle, поддерживаются следующие аналитические исследования: 
 
Самый короткий путь: кратчайший путь от узла A к узлу B 
 
Анализ доступности: действительно ли узел A доступен из узла B 
 
Связующее  дерево  (сети)  с  минимальной  стоимостью:  каким  будет  дерево  с  минимальной 
стоимостью, соединяющее все узлы сети 
 
Анализ  предельной  стоимости:  какие  узлы  находятся  (при  заданной  стоимости)  в  пределах 
достижимости для заданного узла 
 
Ближайшие соседи: какие узлы входят в число N самых близких соседей данного узла 
 
K кратчайших путей: какие K путей от узла A к узлу B являются кратчайшими 
 
Анализ связных компонент: пометьте связные компоненты идентификаторами (ID). 
 
Операции с графами: объединение, пересечение и разность графов. 
 
Задача  коммивояжера:  определите  маршрут  с  минимальной  стоимостью,  в  результате 
которого будут посещены все города из заданного набора 
 
Анализ  максимальных  потоков  для  единственного  источника  и  единственного  стока:  каков 
максимальный допустимый поток, который может течь от исходного узла до узла стока. 
 
Сетевая  модель  данных  использует  типовой  подход  к  решению  сетевых  проблем,  отделяя 
информацию  о  связности  от  специфической  для  приложения  информации.  Сначала  информация  о 
связности  сети  (стоимости  подключения  и  соединения  узлов)  извлекается  и  отделяется  от 
специфической для приложения информации. Если это необходимо, специфические для приложения 
атрибуты  сохраняются:  вместе  с  информацией  о  связности,  или  отдельно.  Как  только  извлечена 
информация  о  связности,  для  типовой  модели  проводится  сетевой  анализ.  Можно  также  учесть  и 
дополнительные  сетевые  ограничения.  Затем  конечный  результат  отображается  на  связанные  с 
приложением  атрибуты  и  отображается.  При  таком  подходе  можно  избежать  использования 
настраиваемых  сетевых  решений  и  упростить  управление  данными  для  информации  о  связности  и 
специфической для приложения информации. 
Сетевая  модель  данных  вводит  концепцию  сетевых  ограничений,  в  которой  предлагает 
механизм  ведения  сетевого  анализа.  Например,  вы  можете  пожелать  вычислить  кратчайший  путь, 
который  проходит  через  сетевые  соединения  только  определенного  типа.  Используя  сетевые 
ограничения,  приложения  могут  легко  включить  в  механизм  анализа  сетевой  модели  данных 
специфическую для  приложения  логику,  не  зная,  как  этот  механизм  работает.  Также  в  анализ  могут 
быть включены другие ограничения, типа глубины пути или его стоимости. Сетевое ограничение – это 
Java-интерфейс, который должен быть реализован приложением. [2] 
Математическая  модель 
–  представляет  собой  формальное  описание  объекта  с 
использованием различных математических соотношений. 
Математическими  моделями  являются    -  формулы,  уравнения,  матрицы,  графы,  схемы.  Они 
позволяют  оценивать  решения  и  обеспечивают  поиск  оптимальных  решений.  Таким  образом, 
основное  предназначение  математического  моделирования  –  количественное  обоснование 
принимаемых решений. 
 
В общем виде математическую модель можно представить следующим образом: 
U = F (x, y)  extr, 
i (x, y) >=< 0, i = 1,K,  
где:  
      x – управляемые характеристики; 
     y – неуправляемые характеристики; 
     F – целевая функция; 
      - ограничения (условия). 
Особенно  велика  роль  математического  моделирования  в  геоинформационных  системах  при 
планирование связи. Здесь математические модели позволяют с достаточной полнотой и точностью 
описывать и наиболее существенные процессы, присущие системам связи, оценивать эффективность 
вариантов решений. 
Преимуществами математического моделирования являются: 
  неизменность результата при одинаковых исходных данных; 
  высокая точность, которую, в принципе, можно свести к точности исходных данных; 

ҒЫЛЫМ, БІЛІМ БЕРУ ЖӘНЕ ПРАКТИКАДА АҚПАРАТТЫҚ  ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫҢ  
ДАМУ ЖОЛДАРЫ 
 
 
87
  стабильность и определенность процедур моделирования; 
  высокая скорость моделирования.[3] 
 
Современные    геоинформационные  системы  проектирования  систем  связи  относятся  к  классу 
сложных, и обладают следующими чертами:  
  высокой размерностью, 
  многосвязностью элементов,  
  многообразием природы элементов и видов связей между ними, 
  изменчивостью структуры, большим числом возможных состояний,  
  разнообразием выполняемых функций и структурной избыточность. 
 
Для  адекватного  представления  системы  связи  в  ГИС  системах  необходим  уровень 
представления, называемый концептуальным уровнем. 
Под  концептуальной  моделью  следует  понимать  абстрактную  модель,  содержащую  описание: 
принципов  построения,  структуры  системы,  анализ  существенных  свойств  этой  системы  на  предмет 
соответствия  требованиям,  а  также  основные  вопросы  организации  управления  ею  в  процессе 
функционирования. 
Следовательно,  в    концептуальной  модели  системы  связи  в  ГИС    должны  иметься  следующие 
компоненты: 
  предназначение (цель функционирования) системы связи; 
  принципы ее построения и функционирования; 
  общая структура (состав элементов системы и среды, взаимосвязей и их характеристик); 
  существенные свойства системы и процесса, реализуемого ею; 
  показатели и требования, предъявляемые к значениям этих показателей; 
  механизм функционирования системы и ее взаимодействия со средой. 
 
Концептуальная  модель является первым  шагом  на  пути  формализации  планируемой  системы. 
Следующий  шаг  –  уже  разработка  математической  модели.  То  есть  концептуальное  моделирование 
является связующим звеном между содержательным и математическим моделированием.  
Проектируя ГИС для планирования систем связи моделирования условно можно разбить на ряд 
этапов: 
Первый этап включает в себя:  
  уяснение целей исследования,  
  места  и  роли  модели  в  процессе  системных  исследований  систем  управления  военного 
назначения,  
  формулирование и конкретизацию цели моделирования,  
  постановку задачи моделирования. 
 
Второй  этап  –  разработки  модели.  Начинается  он  с  содержательного  описания  моделируемого 
объекта и заканчивается программной реализацией модели. 
На  третьем  этапе  проводится  исследование  модели,  заключающееся  в  планировании  и 
проведении на ней экспериментов. 
Четвертый этап - завершается процесс моделирования анализом и обработкой результатов мо-
делирования,  выработкой  предложений  и  рекомендаций  по  использованию  результатов  модели-
рования на практике. 
 
Следующим этапом создания модели является разработка собственно математической модели 
объекта. Разработка математической модели преследует две основные цели: 
во-первых, дать формальное описание структуры и процесса функционирования исследуемого 
объекта; 
во-вторых,  попытаться  представить  процесс  функционирования  в  виде,  допускающем 
аналитическое или алгоритмическое исследование объекта. 
Следует отметить, что конкретный математический аппарат, используемый для моделирования, 
конкретный вид целевой функции и ограничений определяются существом решаемой задачи. 
Исследование  разработанной  математической  модели  (третий  этап)  может  быть  проведено 
различными методами – аналитическими, численными, “качественными”, имитационными. 
Аналитические методы исследования применяются обычно для первоначальной грубой оценки 
характеристик  объектов,  а  также  на  ранних  стадиях  проектирования  систем.  Но  основная  часть 
реальных систем связи военного назначения не поддаются исследованию аналитическими методами, 
т.к.  их  нельзя  представить  в  виде  явных  аналитических  зависимостей.  Для  исследования  таких 

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В НАУКЕ,  
ОБРАЗОВАНИИ И ПРАКТИКЕ 
 
 
88
объектов  могут  быть  применены  численные  и  имитационные  методы.  При  этом  математическая 
модель  представляется  либо  в  виде  системы  уравнений,  допускающей  решение  численными 
методами, либо в виде алгоритма, имитирующего процесс функционирования объекта. 
Если  полученные  уравнения  нельзя  решить  ни  аналитическими,  ни  численными,  ни 
имитационными  методами,  то  прибегают  к  использованию  так  называемых  “качественных”  методов. 
Эти методы позволяют оценить асимптотические значения искомых величин, их устойчивость, а также 
судить  о  траектории  поведения  системы  в  целом.  К  таким  методам  относят  методы  математической 
логики, ряд методов искусственного интеллекта (например, экспертные) и др.  
Исследование  реального  объекта  с  помощью  математической  модели  ведется,  главным 
образом, с помощью средств вычислительной техники. При этом одну и ту же математическую модель 
можно реализовать на ЭВМ с помощью различных алгоритмов. Все эти алгоритмы будут различаться 
точностью результатов, временем расчета, объемом занимаемой памяти ЭВМ и др. Естественно, что 
исследователю нужен алгоритм, обеспечивающий моделирование с требуемой точностью результатов 
и минимальными затратами модельного времени и других ресурсов. В результате  же математическая 
модель  должна  быть  представлена  в  виде  пакета  программ.  То  есть,  необходимо  выбрать  средства 
программирования модели, определить требуемые ресурсы на написание и отладку программы. 
Но  прежде,  чем  приступить  к  проведению  эксперимента  на  модели  необходимо  подготовить 
исходные  данные.  Понятно,  что  этот  процесс  подготовки  начинается  еще  на  этапе  разработки 
концептуальной  модели.  Очевидно,  что  достоверность  результатов  моделирования  однозначно 
зависит от точности и полноты исходных данных. 
Конечные  цели  моделирования  достигаются  путем  исследования  разработанной  модели, 
которое заключается в проведении эксперимента с моделью с целью определения всех необходимых 
характеристик системы. Эксперименты с моделью, как правило,  проводятся по определенному плану. 
Это  вызвано  тем,  что  при  ограниченных  вычислительных  и  временных  ресурсах  обычно  не 
представляется возможным провести все эксперименты. Поэтому возникает необходимость в выборе 
определенных  сочетаний  параметров  и  последовательности  проведения  эксперимента,  т.е.  ставится 
задача построения оптимального плана. Процесс разработки такого плана называется стратегическим 
планированием. 
Анализ  результатов  моделирования  позволяет  уточнить  множество  параметров  модели,  а, 
следовательно,  и  уточнить    саму  модель.  Это  может  привести  к  значительным  изменениям 
первоначального вида как концептуальной модели, так и самой математической модели. 
Завершающим  этапом  моделирования  является  перенос  результатов  моделирования  на 
реальный объект – оригинал. В конечном счете, результаты моделирования обычно используются для 
принятия  решения  о  работоспособности  объекта,  прогнозирования  его  поведения,  для  оптимизации 
объекта  и  т.д.  Решение  о  работоспособности  принимают  по  тому,  выходят  или  не  выходят 
характеристики  объекта  за  установленные  границы  при  любых  допустимых  изменениях 
характеристик.  Прогноз,  как  правило,  является  главной  целью  моделирования.  Он  заключается  в 
оценке  поведения  оригинала  в  будущем  при  определенном  сочетании  его  управляемых  и 
неуправляемых  характеристик.  Оптимизация  же  представляет  собой  определение  такой  стратегии 
поведения  системы  с  учетом  среды,  при  котором  достижение  цели  функционирования 
обеспечивалось бы при наименьшем расходе ресурсов. 
Требование  адекватности,  как  уже  отмечалось,  находится  в  противоречии  с  требованием 
простоты  и  это  нужно  постоянно  помнить  при  проверке  модели  на  адекватность.  Здесь  уместно 
напомнить  причины  неадекватности  модели  и  оригинала.  Это  –  идеализация  внешних  условий  и 
режимов  функционирования,  исключение  тех  или  иных  параметров,  пренебрежение  некоторыми 
случайными  факторами.  Кроме  того,  отсутствие  точных  сведений  о  внешних  воздействиях,  опреде-
ленных  особенностях  структуры  и  процесса  функционирования  системы,  принятые  способы 
аппроксимации и различного рода гипотезы также ведут к уменьшению соответствия между моделью 
и оригиналом. 
Важную  роль  в  структуре  планирования,  а  особенно  в    системе  управления  связи    играют 
имитационные модели (ИМ), которые выполняют функции управления в соответствии с заложенной в 
них  программой.  Эта  программа  представляет  собой  набор  правил  изменения  выходов  ИМ  в 
зависимости  от  текущего  состояния  системы.  Данные  правила  обладают  причинно-следственной 
логикой  и  являются  конструкциями  типа  ЕСЛИ  <условие>  ТО  <действия>,  поэтому  для  построения 
работоспособной 
геоинформационной 
системы 
планирования 
целесообразно 
использовать 
продукционные  системы  (ПС).  Для  описания  протекания  процессов  реальной  системы  связи  во 
времени  в  имитационных  моделях  используются  таймеры.  Они  запускаются  при  истинности  их 
условию  активации  и  ожидают  появления  некоторого  события  в  течение  интервала  времени  t.  Если 
событие происходит до окончания временного интервала, то действия, заданные для этого таймера, 
не  выполняются,  иначе  вносятся  соответствующие  изменения  в  состояние  реального  объекта.  Для 

ҒЫЛЫМ, БІЛІМ БЕРУ ЖӘНЕ ПРАКТИКАДА АҚПАРАТТЫҚ  ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫҢ  
ДАМУ ЖОЛДАРЫ 
 
 
89
моделирования  таймеров  в  ПС  добавляются  предикаты  времени:  Q1(R,t)  - “факт  R  возник  на 
интервале t“, Q2(R,t) - “факт R сохранился на интервале t“, Q3(R,t) - “факт R исчез на интервале t“. 
Вышеизложенные  принципы  должны  быть  использованы    при  имитационном  моделировании 
поведения  геоинформационной  системы.  Целью  моделирования  были  исследования  процессов 
управления  ГИС,  создание  возможности  имитации  функционирования  ГИС  для  проверки  работы 
планируемой  системы  в  нештатных  ситуациях.  Необходимость  такого  моделирования  вызвана также 
невозможностью  проведения  некоторых  групп  экспериментов  на  реальной  системе  связи. 
Разработанная  модель  может  также  использоваться  в  учебных  целях  для  подготовки  должностных 
лиц органов управления и планирования связи. 
Имитационная  модель  ГИС  состоит  из  динамической  ПС  и  блока  управления  событиями. 
Основными элементами динамической ПС, описывающей работу ИМ, являются:  
· база знаний - набор правил (программа логики ИМ), 
· база  данных  –  текущее  состояние  объекта  управления,  которое  определяется  значениями 
массивов входов, выходов и ячеек памяти ИМ, 
· система  принятия  решения  –  система  активации  продукций  и  изменения  текущего  состояния 
объекта управления. 
 За  ведением  событий  в  имитационной  модели  отвечает  блок  управления  событиями,  который 
включает в себя следующие системы: 
· Система  инициализации,  которая  задает  начальное  состояние  ГИС  и  запускает  процесс 
моделирования. 
· Система  имитации  нештатных  ситуаций.  Эта  система  осуществляет  имитацию  внутренних  и 
внешних, случайных факторов, оказывающими воздействие на систему связи. Моменты наступления 
таких  событий  тоже  разыгрываются  системой  имитации  с  помощью  экспоненциального 
распределения. 
· Система  представления  данных,  осуществляющая  отображение  на  экране  в  удобном  для 
оператора виде поведения объекта управления во время моделирования. 
· Система ведения архива, которая сохраняет в специальном файле подробную информацию о 
текущем  состоянии  системы  и  событиях  на  ГИС.  Эти  данные  используются  для  детального  анализа 
протекающих на ГИС процессах и оценки эффективности управления. 
В результате многократных прогонов модели и последующего анализа полученных результатов 
можно не только выявить ошибки в тестируемой программе логики ИМ, но и определены их причины, 
что  значительно  упростило  сложный  процесс  обнаружения  и  исправления  ошибок  программы  ИМ 
геоинформационной системы, а также уменьшить время на ее тестирование.[4] 
 
Литература 
1. Томлинсон Р. Думая о ГИС / Издательство Дата+ - 2004.  
2. Вонг Дж. Построение приложений GIS, использующих сетевую модель данных Oracle Spatial / 
База данных Oracle 10g. – 2005. 
3. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. / КУДИЦ-ПРЕСС - 2009. 
4. Крючков А.Н., Самодумкин С.А., Степанова М.Д., Гулякина Н.А. Под науч. ред. В.В. Голенкова 
Интеллектуальные  технологии  в  геоинформационных  системах:  Учеб.  пособие,  с  изм./  Мн.:  БГУИР- 
2006. 
 
 
УДК 004.9 
 
СОЗДАНИЕ WEB-СТРАНИЦ И САЙТА 
 
Сладкова  М.Ю.  -  преподаватель,  Атырауский  государственный  университет  им.  Х.  Досму-
хамедова 
Кабылхамит Ж.Т. - к.т.н., Атырауский государственный университет им. Х. Досмухамедова 
 
В  данной  статье  рассмотрены  все  способы  интернет  сайтов,  способы  их  создания.  
Перечислены сценарии создания и рассмотрены flash сайты. 
Ключевые 
слова: 
Html, 
статические 
сайты, 
динамические 
сайты, 
Flash-сайты, 
комбинированные сайты. 
 
Internet  –  всемирная  сеть,  которая  объединяет  множество  компьютерных  сетей  различного 
уровня  и  отдельных  компьютеров,  обменивающих  друг  с  другом  информацией  по  каналам 
общественных  телекоммуникаций  на  базе  протоколов  связи  TCP/IP.  Информация  в  Интернет 
хранится  на  серверах  (сайтах).  Серверы,  объединенные  высокоскоростными  магистралями, 

жүктеу/скачать 39,72 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: