Разработка моделей и алгоритмов информационной поддержки процессов управления разработкой и эксплуатацией приборов и систем массового обслуживания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ко Ко Аунг

• Ко Ко Аунг
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ко Ко Аунг

Содержание.

Введение.

Глава 1. Анализ предметной области.

1.1 Задачи проектирования, эксплуатации и реинжинеринга систем массового о бс лужив ания.

1.1 Классификация СМО и их основные элементы.

1.2 Основы E-learning технологии повышения квалификации и обучения.

1.3 Модели распознавания и оценки уровня знаний.

Выводы.!.

Глава 2. Декомпозиция области знаний на основе системного анализа.

2.1 Три технологии обучения, учитывающие предварительную компетентность и психологические особенности обучаемых.

2.2 Учет личностных характеристик обучаемых.

2.3. Модель предметной области - теории массового обслуживания.

2.3.1 Система М/М/1.

2.3.2 Система М/М/м.

2.3.3 Сети систем массового обслуживания.

2.3.4 Системы обработки заявок по заданной технологий.

2.4. Модели вычислительных систем и их компонентов.

Выводы.

Глава 3. Технические и программные средства построения интеллектуально тренажера.

3.1 Структура и функции интеллектуального тренажера.

3.1.1 Генерация заданий.

3.1.2 Контроль правильности решения задач.

3.2 Структура WEB-сайта управления процессом обучения.

Глава 4. Комплекс интеллектуальных тренажеров по курсу «Системы массового обслуживания».

4.1 Интеллектуальный тренажер по простейшим системам массового обслуживания

4.1.1 Основные теоретические сведения.

4.1.2 Демонстрационный пример.

4.1.3 Блок обсуждения результатов решения демонстрационной задачи.

4.2 Интеллектуальный тренажер по анализу сетей систем массового обслуживания

4.3 Интеллектуальный тренажер по теме «Анализ систем отработки заявок по заданной технологии».

4.4 Исследование эффективности использования тренинг-системы.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка моделей и алгоритмов информационной поддержки процессов управления разработкой и эксплуатацией приборов и систем массового обслуживания»

Актуальность проблемы; Во многих областях практической деятельности человека мы сталкиваемся с системами, производящими обслуживание потока запросов, заявок, работ. Это могут быть как отдельные приборы, так и системы приборов. Причём заявки могут обслуживаться либо в произвольном порядке, либо по заданной технологии - например, системы проектирования, производства и т.п.

Разработка таких приборов и систем, их внедрение и эксплуатация связаны как с необходимостью обеспечения оптимальных характеристик качества на этапе создания, так и их поддержания в процессе эксплуатации.

Одно из главных условий достижения оптимальных показателей качества систем является квалификация обслуживающего персонала: проектировщиков, администраторов, эксплуатационников.

Раньше такие системы - системы массового обслуживания (СМО) и сети СМО (ССМО) могли работать несколько лет без изменений. Теперь приходится постоянно работать над повышением качества функционирования такой системы, сокращением сроков прохождения заявок через эту систему, с изменением характеров входного потока, загрузки приборов. Это все приводит к тому, что процесс принятия управленческих решений, связанных с изменением систем, расчетом ее характеристик, определением направлений модернизации системы должно производиться обслуживающим персоналом постоянно. В направлении разработки структуры и методов проектирования СМО известны многочисленные исследования. В частности исследованиям в этой области посвящен ряд работ зарубежных и российских специалистов Перегудова Ф.И., Тарасенко Ф.И., Клейнрока, Myron Hlynka , Edward D. Lazowska, John Zahorjan, G. Scott Graham, Kenneth C. Sevcik, и других.

Задача первичного обучения и постоянного повышения квалификации обслуживающего персонала может быть решена путём разработки интеллектуальной информационной системы поддержки принятия управленческих решений на основе постоянного обучения персонала в процессе проектирования или эксплуатации систем массового обслуживания, включая системы обработки заявок по заданной технологии. При современном уровне развития средств коммуникации такое обучение — повышение квалификации обслуживающего персонала профессионально может осуществляется с использованием E-learning технологии.

В развитие E-learning технологии большой внесли работы Б. Ятленко, А.Бодаренко, Марка Розенберга, Роберта Земски, Сабина Сойферт, Нигеля Пейна, Дитера Ойлера, А. Я. Савельева, И.Г. Игнатовой и многих других.

Таким образом разработка интеллектуальных тренажеров как основной части системы интеллектуальной информационной поддержки процессов принятия управленческих решений(блока повышения квалификации) при проектировании, производстве и эксплуатации систем массового обслуживания для повышения квалификации обслуживающего персонала, способствующего повышению качества проектируемых систем и эффективности их эксплуатации является актуальной задачей.

Целью диссертационного исследования является обеспечение качества разработки и эксплуатации различного вида систем массового обслуживания от простейших до систем обработки информации по заданной технологии путём повышения квалификации обслуживающего персонала.

Объектом исследования диссертации являются автоматизированные системы поддержки процессов проектирования и эксплуатации различного типа систем массового обслуживания.

Предметом исследования диссертации является разработка блока повышения квалификации обслуживающего персонала на основе интеллектуальных тренажеров, как составной части процессов проектирования, эксплуатации и реинжениринга приборов и систем массового обслуживания.

В соответствии с указанной целью в работе решаются следующие задачи: • разработка структуры автоматизированной системы поддержки принятия решений, включающей блок обучения и повышения уровня квалификации обслуживающего персонала;

• системный анализ и формализация предметной областей знаний, связанной с проектированием и эксплуатацией систем массового обслуживания;

• разработка модели области знаний, позволяющей осуществлять как обучение персонала, так и повышение его квалификации с учетом уровня исходной компетентности и психологических особенностей обучаемых;

• разработка принципов построения обучающего модуля системы управления и принятия решений процесса обучения;

• построение алгоритмов работы обучающего модуля на основе интеллектуальных тренажеров.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, теории информационных систем, элементы теории массового обслуживания, элементы теории вероятности, методы математического моделирования.

Научная новизна работы состоит в создании новых моделей и алгоритмов, обеспечивающих процесс поддержки квалификации персонала, связанной с принятием управленческих решений при проектировании и эксплуатации систем массового обслуживания, включая системы обработки информации по заданной технологии. При этом получены следующие научные результаты.

• Обоснована необходимость разработки и внедрения тренинг-системы для постоянного повышения квалификации обслуживающего персонала и первичного обучения при проектировании и эксплуатации систем массового обслуживания.

• Обоснована целесообразность построения тренинг-системы на основе интеллектуальных тренажеров, учитывающей индивидуальные особенности обучаемых путем реализации трех методов организации учебного процесса: индуктивного, дедуктивного и абдуктивного.

• Разработана структура представления учебного материала для реализации трех методов организации учебного процесса, обеспечивающая вариативный характер обучения.

• Разработана структура интеллектуального тренажера, включающая четыре этапа обучения - а также, в частности, принципы генерации индивидуальных заданий, алгоритмы контроля ответов обучаемого, формирования подсказок и формирования конкретной технологии обучения с учетом индивидуальных особенностей обучаемых, способствующих актуализации знаний в процессе компетентностного обучения.

• Разработана тренинг-система, включающая три интеллектуальных тренажера, для изучения основ теории массового обслуживания.

• Разработаны принципы построения, структура обучающего модуля систем управления и принятия решений в процессе обучения при проектировании и эксплуатации систем массового обслуживания.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ко Ко Аунг

Выводы.

Таким образом, в соответствии с разработанной структурой обучающего модуля, моделью области знаний, алгоритма генерации контрольных заданий и проверки результатов решения контрольных заданий созданы интеллектуальные тренажеры по трем разделам теории массового обслуживания.

Использование ИТ в учебном процессе показано что они достаточно эффективны, так как позволили сократить более чем в два сроки изучения дисциплины при свободном графике работы на основе принципов E-learning технологии.

Заключение

Диссертационная работа является актуальной и практически значимой, поскольку:

• системы массового обслуживания все шире используются в самых разнообразных отраслях деятельности;

• разработка и эксплуатация систем массового обслуживания связана с быстрой реорганизацией их структуры и значений критериев качества;

• эффективность процессов проектирования и эксплуатации систем массового обслуживания непосредственно связана с квалификацией обслуживающего персонала;

• перспективным является использования E-learning технологии и сети Интернет как основного метода(способа) начального обучения и повышения квалификации обслуживающего персонала с использованием интеллектуальных методов контроля хода обучения;

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие научные и практические результаты.

• Обоснована целесообразность построения тренинг-системы на основе интеллектуальных тренажеров, учитывающей индивидуальные особенности обучаемых путем реализации трех методов управления учебным процессом: индуктивным, дедуктивным и абдуктивным.

• Предложена модель представления учебного материала для реализации трех методов организации учебного процесса, обеспечивающая вариативный характер обучения.

• Предложена структура интеллектуального тренажера, включающая четыре этапа обучения — а также, в частности, принципы генерации индивидуальных заданий, алгоритмы определения причин совершаемых ошибок, формирования подсказок и формирования конкретной технологии обучения с учетом индивидуальных особенностей обучаемых, способствующих актуализации знаний в процессе компетентностного обучения.

Разработана тренинг-система, включающая три интеллектуальных тренажера, для изучения основ теории массового обслуживания. Представлены результаты опытной эксплуатации тренинг-системы. Разработана модель области знаний, обеспечивающей использование трех технологий обучения(дедуктивной, индуктивной и абдуктивной), представляющая язык области знаний, образованный грамматикой Г={Т,Ф,П,Н}.

В соответствии с тремя технологиями обучения, позволяющих учитывать психологических особенности обучаемых предложены схемы взаимодействия преподаватель-обучаемый.

Разработаны алгоритмы генерации заданий и контроля правильности решения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ко Ко Аунг, 2009 год

1. Хинчин А.Г. Работы по теории массового обслуживания. М.: Физматгиз, 1963. 236 с.

2. Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г. Системы массового обслуживания. М.: Изд-во МГУ, 1984.

3. Гнеденко Б.В., Даниелян Э.А., Димитров Б.Н., Климов Г.П., Матвеев В.Ф. Приоритетные системы обслуживания. М.: Изд-во МГУ, 1973. 446 с.

4. Клейнрок JL Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.

5. Калашников В.В., Рачев С.Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания. М.: Наука, 1988. 310 с.

6. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования. М.: Наука, 1976. 320 с.

7. Иголкин В.Н. Об оптимизации одной системы массового обслуживания // Вопросы механики и процессов управления. Вып. 15. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1992.

8. А.М.Малышенко. Определение матриц состояния, входов и выходов линейных динамических систем по их структурным схемам. АиТ, №,1991, М., Наука.

9. Ю.В.Малышенко. Функциональные модели неисправностей аналоговых элементов. Аит, №2, 1992, М., Наука.

10. Ю.Р.Лаутербах, К.Фрей. программное обеспечение процессаобучения. Перспективы. Вопросы образования. 1988, N 3, с. 70-79.11 .Д.Френд. Интеграция вычислительной техники в школы. Перспективы. Вопросы образования. 1988, N 3, с.46-59.

11. Игнатова И.Г., Соколова Н.Ю. Информационные икоммуникационные технологии в образовании. Информатика и образование, №3 2003, с. 52-61.

12. Иванов В. Л. Электронный учебник: системы контроля знаний//Информатика и образование, 2002. № 1.

13. А. Кафман. Введение в теорию нечетких множеств. Перевод с французского под ред. С.И.Травкина. М., Радио И связь, 1982.

14. Нечеткие множества и теория возможностей. Под ред. Р.РЛгера. Перевод с английского под ред. С.И.Травкина. М., Радио и связь, 1986.

15. Д.Дюбуа, А.Прад. Теория возможностей. Перевод с французского под ред. С.А.Орловского. М., Радио и связь, 1990.

16. Е.Ю.Кандрашина, Л.В.Литвинцева, Д.А.Поспелов. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М., Наука, 1989.

17. Ф.И.Перегудов, Ф.П.Тарасенко. Введение в системный анализ. М., «Высшая школа», 1989.

18. Anderson С. Learning and Problem Solving with Multilayer Connectionist Systems. Ph.D Thesis, University of Massachusetts, 1986.

19. Выявление экспертных знаний. О.И.Ларичев, А.И.Мечитов, Е.М.Мошкович, Е.М.Фуремс. М., Наука, 1989.

20. Ко Ко Аунг, Гриненко Н.С., Лисов О.И., Вариативное управление актуализацией знаний; (Известия Вузов «Электронная техника»)

21. JL Клейнрок: Вычислительные системы с очередями. Пер. с англ. 1979г.

22. Лисов О.И. «Системный анализ и математическое моделирование САПР» М., МИЭТ, 1994

23. Лисов О.И., Туфанов А.Н. «Выбор целевых функций и оптимизация вычислительных систем в машинном проектировании» в кн. «Управляющие системы и машины», 1978, №3