Концептуальное моделирование

Под моделированием понимают описание какого – либо физического объекта или процесса на одном из языков или представление в аналогичной или отличающейся физической среде.

Физическое моделирование сводится к исследованию объекта или процессов в той же физической среде, но в других масштабах (обычно уменьшенных). Полученные результаты с помощью теории подобия пересчитываются на реальный объект, например, исследование обтекаемости судна по модели в бассейне, исследование процессов колебания на основе маятника или LC – контура (L – индуктивность, C – электроемкость).

Математическое моделирование заключается в описание объекта аналитическими формами:

Ø Алгебраические уравнения или системы;

Ø Интеградифференциальные уравнения или системы.

Концептуальное моделирование является наиболее общим и может охватывать математическое моделирование. Основной результат концептуального моделирования, т.е. модель объекта, сводится к его описанию на некотором языке в определенных формах.

Под объектом моделирования понимается часть реального физического объекта или искусственно созданного объекта, выделенного в пространстве и во времени, и в функционально или логически законченном (цельно) виде. Например, факультет, электродепо, цех, вагон, локомотив и т. д.

После выделения объекта на следующем этапе определяется цель моделирования.

Любой реальный объект может быть представлен с различных сторон и в силу принципа системности он должен быть описан и исследован всесторонне. Но при этом описание будет достаточно громоздким и на данном этапе значительная часть информации может быть избыточна, поэтому конкретизируется цель моделирования. Например, цель моделирования организации учебного процесса может быть уточнена.

После формирования цели моделирования составляется список свойств или атрибутов объекта. Любой объект дается в описании его характеристик (свойств, атрибутов), которые могут быть представлены различными типами переменных: количественными, символьными, по цифровой шкале, порядковой шкале и т. д.

Существует переменные, которые нельзя непосредственно представить ни в числовом, ни в символьном виде, например, уровень знаний, уровень умений студентов, уровень потенциальной готовности к административной или инженерной готовности. Тем не менее с помощью теории шкалирования или экспертных оценок можно ввести веса (оценки названных уровней). Например, после составления списка оцениваемых переменных между элементами списка вводится рефлексивное отношение:

1<2<3<4<5,

которое позволяет упорядочить элементы списка.

Следующим этапом после упорядочивания элементов проводится присвоение весов элементам списка. После присвоения весов с этими данными можно работать так же, как с числовыми или символьными.

После того, как составлен полный список атрибутов моделирования объекта, собирается информация об объекте и выбирается модель данных:

Ø Сетевая модель данных, в которой имеются попарные отношения между различными атрибутами. Например, сеть ж\д станций;

Рис.2.Схема сетевой модели данных

Ø Иерархическая модель данных

Например, организационная структура государственного учреждения, нумерация аудиторий в институте;

Рис.3.Схема иерархической модели данных.

Семантические модели

а). ФРЕЙМ – особенная структурированная таблица с большими свойствами, чем реляционная модель данных.

б). Синтаксическая модель строится на семантических падежах. Семантические модели рассмотрены в разделе 5.

Ø Реляционная модель данных (relation - связь) представляется в виде двумерной таблицы, где столбцы представляют значения атрибутов, а строки – экземпляры объектов (значения атрибутов конкретного студента). Например, группа – таблица, в таблице может быть несколько атрибутов:

Ф. И. О.	День рождения	№ школы	город	телефон

Кроме перечисленных моделей данных имеется множество других, в том числе и комбинированных из названных, и в зависимости от моделей данных организуются системы управления базами данных.

К реляционным относятся СУБД:

DBASE, PARADOCS, ACCESS, FOXPRO.

К иерархической или иерархо-реляционной относится система:

ORACLE, ACCESS, SQL.

Самыми распространенными на персональном компьютере являются реляционные модели данных, т.к. табличное представление данных привычно и наглядно. Однако реляционные базы данных именно из-за табличного представления имеют ряд недостатков, для устранения которых разработана теория нормализации и теория ER – проектирования (сущность, связь).

К недостаткам реляционных моделей данных относится табличное представление в силу того, что таблица несет в себе функциональную зависимость между атрибутами (напомним 3 вида представления функциональной зависимости: табличная, аналитическая и графическая формы).

Другой недостаток: наличие семантической связи заключается в том, что между атрибутами существует некоторая смысловая связь, влияющая на устойчивость работы СУБД.

Перечисленные недостатки ведут к «шуму» реляционных баз данных. К ним относятся:

1) избыточность данных, т.е. ряд значений данных может повторяться многократно, что ведет к повышенным требованиям вычислительных ресурсов (памяти, времени обработки, поиска);

2) потеря информации при удалении данных или при их коррекции;

3) требования избыточных программных ресурсов для контроля повторяющихся данных;

4) неправильный поиск информации (ошибки в поиске) или не полный поиск.

Пример таблицы:

ФИО	Должность	кафедра	Телефон	Предмет
Иванов	Доцент	ИИС	2-11	АРМ
Петров	Профессор	Математика	3-35	В.математика
Веткин	Ассистент	Физика		Оптика
Ванин	Ст. преподаватель	English	3-40	English
Иванов	Доцент	ИИС	2-11	информатика

Этапы концептуального моделирования.

1. Выделяется объект информатизации (в пространстве и времени).

2. Перечисляются все возможные атрибуты (характеристики).

3. Формируется цель информатизации.

4. Составляется список задач или функций, решение которых обеспечивает достижение цели моделирования. Задачи могут быть сформированы на основе профессиональных требований, выполняемых объектом информатизации, либо задач СУБД [информационных технологий].

5. Собирается информация для полного представления объекта.

6. Проверяются данные на репрезентативность (представительность объекта на информации).

7. Проверяются данные на непротиворечивость.

8. Проверяются данные на семантику (проверяются пользователем).

Противоречивость данных получается в результате ошибок, допущенных оператором, особенно при использовании различных документов. Проверка противоречивости может быть реализована автоматически проверкой на диапазон изменения или на скорость изменения данных.

После прохождения перечисленных этапов обычно получается достаточно большая таблица данных, которую на основе теории нормализации необходимо привести к нормальным формам.