Posibniki.com.uaІнформатикаАвтоматизоване проектування інформаційних систем4.3. ПІДТРИМКА ПРОЕКТУВАННЯ НА ОСНОВІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РЕПОЗИТОРІЮ


< Попередня  Змiст  Наступна >

4.3. ПІДТРИМКА ПРОЕКТУВАННЯ НА ОСНОВІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РЕПОЗИТОРІЮ


Процеси розробки ІС можуть бути підтримані також і на основі новітніх підходів до побудови репозиторію CASEсистеми. Як уже зазначалося (див. п. 1.5), репозиторій містить інформацію про створювану ІС на всіх стадіях життєвого циклу. Новітні підходи передбачають створення інтелектуальних репозиторіїв, що мають такі переваги порівняно із традиційним:

— подання знань, що узагальнюють нагромаджений досвід про процес проектування, і надання доступу до цих знань під час розробки ІС;

— набуття нових знань про розроблювану ІС на основі записаних раніше;

— контроль несуперечливості знань;

— прогнозування результатів проектних операцій;

— скорочення обсягу інформації, записаної в репозиторій, завдяки можливостям її логічного виведення і процедур.

Основні функції інтелектуального репозиторію (пояснення наведено для функцій, відсутніх у репозиторії, побудованому за традиційним підходом, як БД та СКБД) такі:

1) зберігання інформації щодо розроблюваної ІС, на всіх стадіях її життєвого циклу;

2) поповнення інформації, що зберігається в репозиторії;

3) логічний контроль несуперечливості введення інформації — перевірка припустимості значень, що вводяться, і сумісності інформації в репозиторії на основі логічного виведення має відбуватися на всіх стадіях проектування;

4) пошук інформації щодо ІС під час проектування у відповідь на запити — мають підтримуватись різноманітні типи запитів, а також можливість пошуку інформації;

5) інтелектуальний порадник — використовується під час проектування для:

— прогнозування результатів проектних операцій — відповідь на запитання «Яким буде результат застосування певної проектної операції до деякого стану розроблюваної ІС?»;

— планування проектних операцій — визначення ланцюжка проектних операцій, виконання яких за деякого початкового стану ІС, що розробляється, веде до потрібного проектного результату;

— керування процесом проектування — визначення рекомендованої черговості застосування операцій і робіт з проектування.

Функції інтелектуального порадника також використовуються під час інсталяції розподіленої CASEсистеми для вибору її конфігурації, що задовольняє вимоги розробників і забезпечує раціональне використання обчислювальної техніки, а також в аварійних ситуаціях для вибору нової конфігурації CASEсистеми;

6) групування та сумісне використання опису з кожної прикладної системи;

7) керування доступом до репозиторію;

8) підтримка керування версіями;

9) генерування звітів.

Інтелектуальні функції репозиторію можуть бути реалізовані в результаті формалізації черговості застосування проектних операцій і робіт у продукційній моделі із використанням прямого, зворотного і змішаного виведення на продукціях, за яких може відбуватися звернення як до формалізованої складової предметної області CASEсистеми, так і до неформалізованої, а також до користувача для отримання додаткової інформації.

Для виконання вказаних функцій інтелектуальний репозиторій має включати такі компоненти:

— база знань, в основі якої лежить формальна модель предметної області CASEсистеми, що охоплює всю потрібну інформацію, її структуру відображено на рис. 4.5. Наприклад, модель предметної області CASEсистеми для створення систем підтримки керування складається із моделі проектованої ІС, моделі організації користувача, моделі зовнішнього об’єкта і системи спостереження (контролю). Для формалізації обирається мова подання знань, зручна для опису предметної області. Функції ведення моделі предметної області виконують підсистема моделювання і підсистема підтримки цілісності даних та несуперечливості знань. Перша з них забезпечує додавання нових об’єктів (класів об’єктів, відношень, атрибутів, аксіом і правил виведення), зміну наявних і добування з моделі інформації, потрібної під час проектування, а друга — логічний контроль даних і знань на кожному етапі життєвого циклу. Оскільки додатково до однієї/ кількох моделей подання знань у репозиторії зберігається інформація у різнорідній формі (текст, таблиці, графіка, звуки, відео), для її поповнення/добування створюється підсистема ведення неформалізованої складової предметної області;

— інтелектуальна інформаційнопошукова система (ІІПС) — містить знання CASEсистеми про саму себе і використовується для реалізації функцій інтелектуального порадника;

— підсистема допомоги під час проектування — допомоги з керування процесом проектування і підтримки знань про проектування;

— допоміжні компоненти — підсистеми підтримки різних версій програмних компонентів; підсистема генерування звітів і проектної документації; БЗ програмних компонентів, що повторно використовуються.

Структура бази знань інтелектуального репозиторію CASE-системи

Для побудови формальної моделі предметної області, що становить ядро бази знань, слід виконати такі етапи:

— розробка концептуальної моделі предметної області, що містить класи об’єктів, представників класів, різноманітні ієрархічні структури, відношення між класами об’єктів, атрибути класів об’єктів, різноманітні описи;

— розробка формальної моделі предметної області, що містить опис концептуальної моделі предметної області вибраною мовою подання знань, аксіоми і механізми оброблення знань;

— реалізація формальної моделі предметної області.

Концептуальна модель предметної області являє собою багаторівневу модель. Підмоделі кожного рівня слугують для подання інформації, необхідної для проведення робіт на відповідному етапі життєвого циклу:

1) перший рівень — на етапі аналізу. Модель аналізу складається з двох підмоделей:

— модель для користувача, що містить опис предметної області проектованої ІС, і початкові вимоги до неї. Вона заповнюється разом розробниками та користувачами і містить класи об’єктів, атрибути та відношення між класами;

— модель для аналітика, в якій задаються системні вимоги до розроблюваної системи — її функції, логічні компоненти і взаємозв’язки між ними. Ця модель містить різні документи, діаграми, класи об’єктів, атрибути і відношення, що уточнюють вимоги до ІС;

2 )другий рівень — на етапі проектування. Модель проектування відображає ІС, що розробляється, і містить ієрархії наслідування і підпорядкування класів об’єктів спроектованої системи, структуру та інтерфейси класів об’єктів, уточнені діаграми, спроектовані інформаційні об’єкти, їх екранні форми, таблиці відповідності інформаційних об’єктів та екранних форм;

3) третій рівень — на етапі кодування та автономного відлагодження. Модель містить перелік помилок, виявлених під час відлагодження, набір тестів, методи верифікації;

4) четвертий рівень — на етапі комплектування та дослідження. Модель дослідження містить методику випробувань;

5) п’ятий і шостий рівні — інсталяція та супровід системи. Модель містить керівництво з інсталяції, керівництво користувача, керівництво оператора, тестові приклади.

Для успішного проведення робіт на всіх етапах життєвого циклу в моделі предметної області виокремлюють нульовий рівень, на якому зберігається інформація для керування проектом (модель керування проектом), наприклад графік Гантта.

Підмоделі кожного рівня мають три складові:

— інтенсіональна — інформація, що використовується для проектування;

— екстенсіональна — конкретні об’єкти і відношення між ними, де структурне відношення «частина—ціле» може утворювати ієрархію на представниках класів. В екстенсіональній складовій міститься інформація, необхідна для проектування конкретного програмного забезпечення;

— процедурна складова виокремлюється на рівні реалізації бази знань і містить функції обчислення атрибутів, визначення екстенсіоналів відношень, а також процедури, що реалізують операції над об’єктами (відношеннями і класами об’єктів), схеми виведення та алгоритми прийняття рішень.

Концептуальні моделі етапів аналізу та проектування містять слабкоструктуровану інформацію, тому для подання знань рекомендується використовувати логічну модель, яка основана на багаторівневій логіці (Multilayer logic, MLL) та інтегрує логічний підхід і підхід на основі семантичної мережі. Також можна скористатися можливостями багатосортної (багатоосновної) логіки предикатів.


< Попередня  Змiст  Наступна >
Iншi роздiли:
Тема 5. АВТОМАТИЗАЦІЯ ОБ’ЄКТНО ОРІЄНТОВАНОГО ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ
5.2. АВТОМАТИЗАЦІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОЕКТУВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ IBM RATIONAL ROSE
5.2.2. Функціональне моделювання
5.2.3. Моделювання взаємодії обєктів
5.2.4. Логічна модель системи
Дисциплiни

Англійська моваБанківська справаБухгалтерський облікЕкономікаМікроекономікаМакроекономікаЕтика та естетикаІнформатикаІсторіяМаркетингМенеджментПолітологіяПравоСтатистикаФілософіяФінанси

Бібліотека підручників та статтей Posibniki