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Presentazione sull'argomento: Modellazione sistemi di informazione
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Scopo del corso è l'approfondimento di materie fondamentali (informatica, matematica); formazione di competenze per attività professionale nella regione di modellazione delle informazioni Motivazione degli studenti nella scelta dell'EC. - testare gli studenti delle loro capacità e interesse per la creatività, attività di ricerca nel campo della modellazione dell'informazione; - preparazione per l'ingresso in un'università per le specialità relative alla modellazione dell'informazione e informatica: Matematica applicata, simulazione, sistemi informatici eccetera.
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Contenuti del libro di testo Capitolo 1. Modellazione dei sistemi informativi 1.1. Sistemi informativi e sistemalogia 1.2. modello relazionale e banche dati (Accesso) 1.3. Foglio di calcolo– strumento di modellazione delle informazioni 1.4. Programmazione applicativa (elementi VBA per Excel) Capitolo 2. Modellazione matematica al computer 2.1. Introduzione alla modellazione 2.2. Kit di strumenti informatici modellazione matematica(Excel, MathCad, VBA, Pascal) 2.3. Modellazione dei processi di pianificazione ottimale 2.4. Applicazioni di simulazione al computer
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"Modellazione e sviluppo dei sistemi informativi" I compiti di studio della sezione Sviluppo generale e lo sviluppo della mente degli studenti. La principale componente ideologica del contenuto questa sezione Naturalmente è la formazione di un approccio sistematico all'analisi della realtà circostante. Padroneggiare le basi della metodologia per la costruzione di informazioni sistemi di aiuto. Gli studenti acquisiscono una comprensione delle fasi di sviluppo del sistema informativo: la fase di progettazione e la fase di implementazione. La creazione di un database multi-tabella avviene in ambiente DBMS relazionale MS Access. Gli studenti padroneggiano le tecniche di costruzione di un database, le applicazioni (query, report), gli elementi dell'interfaccia ( finestre di dialogo). Sviluppo e professionalizzazione delle competenze informatiche. Competenze acquisite nel corso base, trovare ulteriori sviluppi. - lavorare con il grafica vettoriale durante la costruzione di modelli strutturali di sistemi - studio approfondito delle capacità del DBMS MS Access - utilizzo di MS Excel come mezzo per lavorare con un database - programmazione in VBA in Ambiente Excel per sviluppare l'interfaccia - quando si lavora su abstract, si consiglia di utilizzare risorse Internet; preparare materiale per la protezione sotto forma di presentazione (Power Point)
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Metodo di apprendimento basato sul progetto Enunciato del problema: Area tematica: scuola media Lo scopo del progetto: la creazione di un sistema informativo" Processo di studio» Scopo del sistema informativo: informare gli utenti: Sulla composizione degli studenti delle classi Sul personale docente della scuola Sulla distribuzione del carico didattico e sulla gestione delle classi Sul progresso degli studenti
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Sviluppo applicazioni Applicazioni: query, report Attività. È necessario ottenere un elenco di tutte le ragazze del nono anno, i cui voti annuali in informatica sono cinque. Concetto di sottoschema Utilizzo di un'ipotetica query language.choosing STUDENTS.SURNAME, STUDENTS.FIRST, STUDENTS.CLASS for STUDENTS.CLASS='9?'e STUDENTS.SEX='g' e GROWTH.SUBJECT='informatica' e GROWTH.YEAR =5 ordina ALLIEVI.COGNOME in ordine crescente
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Programmazione di applicazioni VBA Private Sub CommandButton1_Click() "Dichiarazione di variabile Dim i, j, n As Integer Dim Flag As Boolean" Flag di inizializzazione dei dati = False "Il numero di righe nell'elenco delle scuole è determinato n = Range ("A3"). CurrentRegion.Rows.Conta "Cerca nell'elenco il numero della scuola specificato nel 'campo di input TextBox1" For i = 3 To n+2 If Cells(i, 1).Value = Val(UserForm1.TextBox1.Text) Then Flag = True Exit For End If Next Frammento del gestore eventi "Fai clic sul pulsante CERCA"
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"Modellazione matematica al computer" I compiti di studio della sezione Padroneggiare la modellazione come metodo per conoscere la realtà circostante (natura di ricerca della sezione) - è dimostrato che la modellazione in vari campi della conoscenza ha caratteristiche simili, spesso si possono ottenere modelli molto vicini per vari processi; - vengono dimostrati i vantaggi e gli svantaggi di un esperimento al computer rispetto a un esperimento in scala reale; - è dimostrato che sia il modello astratto che il computer offrono l'opportunità di conoscere il mondo circostante, di controllarlo nell'interesse dell'uomo. Sviluppo di abilità pratiche Simulazione computerizzata. Viene fornita la metodologia generale della modellazione matematica al computer. Sull'esempio di un certo numero di modelli da varie aree scienza e pratica, tutte le fasi della modellazione sono praticamente implementate dalla formulazione del problema all'interpretazione dei risultati ottenuti nel corso di un esperimento al computer. Promuovere l'orientamento professionale per gli studenti. Individuazione della propensione dello studente ad attività di ricerca, sviluppo del potenziale creativo, orientamento alla scelta di una professione attinente ricerca scientifica. Il superamento della disunità dei soggetti, l'integrazione dei saperi. Nell'ambito del corso, vengono studiati modelli di vari campi della scienza utilizzando la matematica. Sviluppo e professionalizzazione delle competenze informatiche. Padronanza di software di uso generale e specializzato, sistemi di programmazione.
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Modellazione dei processi di pianificazione ottimale Il problema della pianificazione dell'esercizio dell'impianto Manutenzione Enunciato del problema Lasciare che una stazione di servizio auto esegua due tipi di servizio: TO-1 e TO-2. Le auto vengono accettate all'inizio della giornata lavorativa e rilasciate ai clienti al termine. A causa del parcheggio limitato, è possibile effettuare la manutenzione di un massimo di 140 auto al giorno. La giornata lavorativa dura 8 ore. Se tutte le auto superassero solo TO-1, la capacità della stazione consentirebbe la manutenzione di 200 auto al giorno, se tutte le auto superassero solo TO-2, allora 50. Il costo (per il cliente) di TO-2 è il doppio di TO -1. In realtà, alcune auto superano la TO-1 e altre, lo stesso giorno, la TO-2. È necessario redigere un tale piano di manutenzione giornaliero al fine di fornire all'impresa le maggiori entrate di cassa.
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Modellazione dei processi di pianificazione ottimale Formalizzazione e modello matematico del problema Indicatori pianificati x - piano di produzione giornaliero TO-1; y è il piano giornaliero per la produzione di TO-2. L'affermazione del problema implica un sistema di disuguaglianze: il massimo profitto sarà raggiunto quando valore massimo funzioni La funzione f(x,y) è chiamata funzione obiettivo e il sistema di disequazioni è chiamato sistema di vincoli. Ho un compito programmazione lineare
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Modellazione dei processi di pianificazione ottimale Metodi per risolvere il problema della programmazione lineare Metodo Simplex - modo universale soluzione di un problema di programmazione lineare Tavola Simplex Basis St. membro. x1 ¼ xi ¼ xr xr+1 ¼ xj ¼ xn x1 b1 1 ¼ 0 ¼ 0 a1,r+1 ¼ a1j ¼ a1n xi bi 0 1 ¼ 0 ai,r+1 ¼ aij ¼ ain ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ xr br 0 0 ¼ 1 ar,r+1 ¼ arj ¼ Arn f 0 0 0 ¼ 0 gr+1 ¼ gj ¼ gn
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Modellazione dei processi di pianificazione ottimale Private Sub CommandButton1_Click() Dim d(5, 9) As Variant Dim i, j, r, n, k, m As Integer Dim p, q, t As String Dim a, b As Double For i = 1 To 5 For j = 1 To 9 d(i, j) = Range("a6:i10").Cells(i, j).Value Next j Next in = 7: r = 3 " Analisi dell'ottimalità della corrente soluzione' t = "next" Do While t = "next" Programma metodo Simplex in VBA per Excel (frammento)
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Modellazione dei processi di pianificazione ottimale Il compito di pianificare i lavori per la costruzione della strada Enunciato del problema Ci sono due punti: l'H iniziale e l'ultimo K; dal primo al secondo è necessario costruire una strada, che è composta da verticali e segmenti. È noto il costo di realizzazione di ciascuno dei possibili segmenti (mostrato in figura). In realtà, la strada sarà una linea spezzata che collega i punti H e K. È necessario trovare una tale linea che abbia il minor costo. È un compito programmazione dinamica
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Simulazione al computer Apparecchio utilizzato statistica matematica Eventi casuali: - intervallo di tempo tra due transazioni - tempo di servizio delle transazioni Funzioni di distribuzione della densità di probabilità eventi casuali Distribuzione uniforme Distribuzione normale gaussiana Distribuzione di Poisson
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Risultati di apprendimento pianificati per EC. Gli studenti dovrebbero conoscere: lo scopo e la composizione dei sistemi informativi; fasi di creazione di un sistema informativo informatico; concetti di base della sistemalogia varietà esistenti modelli di sistema; cos'è il modello infologico argomento; cos'è un database (DB); classificazione della banca dati; struttura base relazionale dati (RDB); normalizzazione database; cos'è un DBMS; come sono organizzate le relazioni in un database multi-tabella; quali tipi di query del database esistono; qual è la struttura del comando di query per il recupero e l'ordinamento dei dati; Quali sono le possibilità per lavorare con i database ha un processore di fogli di calcolo (MS Excel); come creare ed eseguire una macro in MS Excel; cos'è un'applicazione orientata agli oggetti; nozioni di base di programmazione in VBA; il contenuto dei concetti "modello", " modello informativo”, “modello matematico informatico”;
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fasi della modellazione matematica informatica, il loro contenuto; composizione di strumenti per modelli matematici informatici; tabulare Processore Excel nell'implementazione di modelli matematici; le capacità del sistema MathCAD nell'implementazione di modelli matematici informatici; specifiche della modellazione matematica informatica nella pianificazione economica; esempi di compiti significativi nel campo della pianificazione economica, risolti dalla simulazione al computer; formulazione di problemi risolti con il metodo della programmazione lineare; formulazione di problemi risolti con il metodo della programmazione dinamica; concetti di base della teoria della probabilità necessari per l'implementazione modellazione di simulazione: variabile aleatoria, legge di distribuzione di una variabile aleatoria, densità di probabilità di distribuzione, affidabilità del risultato di uno studio statistico; metodi per ottenere sequenze di numeri casuali con una data legge di distribuzione; formulazione di problemi risolti mediante simulazione nella teoria delle code.
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Gli studenti dovrebbero essere in grado di: progettare un semplice sistema informativo e di riferimento; progettare un database multi-tabella; navigare nell'ambiente DBMS MS Access; creare una struttura di database e riempirla di dati; esercizio nella SM Query di accesso su una selezione utilizzando il generatore di query; lavorare con i moduli eseguire le richieste con l'ottenimento dei dati definitivi; ricevere rapporti; organizzare database a tabella singola (elenchi) in MS Excel; selezionare e ordinare i dati negli elenchi; filtrare i dati; creare tabelle pivot; registrare le macro per MS Excel utilizzando un registratore di macro; scrivere programmi semplici gestione degli eventi in VBA. applicare lo schema di un esperimento al computer per risolvere problemi significativi in cui è necessaria la modellazione matematica del computer; selezionare i fattori che influenzano il comportamento del sistema in esame, eseguire il ranking di questi fattori;
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costruire modelli dei processi oggetto di studio; scegliere Software studiare i modelli costruiti; analizzare i risultati ottenuti ed esplorare il modello matematico per vari set parametri, compresi quelli di confine o critici; utilizzare semplici modelli economici di ottimizzazione; costruire i modelli più semplici di sistemi di accodamento e interpretare i risultati. implementare semplice modelli matematici su un computer, creando algoritmi e programmi nella lingua Visual Basic; utilizzare le capacità di TP Excel per condurre in modo semplice calcoli matematici e illustrare i risultati della modellazione matematica con grafici e grafici a barre; utilizzare lo strumento "Cerca una soluzione" TP Excel per risolvere problemi di programmazione lineare e non lineare; utilizzare il sistema MathCAD per eseguire semplici calcoli matematici, illustrazione grafica dei risultati della simulazione; utilizzare il sistema MathCAD per risolvere problemi di ottimizzazione lineare e non lineare.
"Modellazione matematica al computer" Problemi di studio della sezione. Padroneggiare la modellazione come metodo di cognizione della realtà circostante (natura di ricerca della sezione) - è dimostrato che la modellazione in vari campi della conoscenza ha caratteristiche simili, è spesso possibile ottenere modelli molto simili per vari processi; - vengono dimostrati i vantaggi e gli svantaggi di un esperimento al computer rispetto a un esperimento su vasta scala; - è dimostrato che sia il modello astratto che il computer offrono l'opportunità di conoscere il mondo circostante, di controllarlo nell'interesse dell'uomo. Sviluppo di abilità pratiche di modellazione al computer. Viene fornita la metodologia generale della modellazione matematica al computer. Sull'esempio di una serie di modelli provenienti da vari campi della scienza e della pratica, tutte le fasi della modellazione sono praticamente implementate dalla formulazione del problema all'interpretazione dei risultati ottenuti nel corso di un esperimento al computer. Promuovere l'orientamento professionale per gli studenti. Individuazione della propensione dello studente alle attività di ricerca, sviluppo del potenziale creativo, orientamento alla scelta di una professione attinente alla ricerca scientifica. Il superamento della disunità dei soggetti, l'integrazione dei saperi. Nell'ambito del corso, vengono studiati modelli di vari campi della scienza utilizzando la matematica. Sviluppo e professionalizzazione delle competenze informatiche. Padronanza di software di uso generale e specializzato, sistemi di programmazione.
Il concetto di modello è fondamentale nella teoria generale dei sistemi. La modellazione come metodo di ricerca potente - e spesso l'unico - implica la sostituzione di un oggetto reale con un altro, materiale o ideale.
I requisiti più importanti per qualsiasi modello sono la sua adeguatezza all'oggetto in studio nell'ambito di compito specifico e fattibilità con i fondi disponibili.
Nella teoria dell'efficienza e nell'informatica, un modello di un oggetto (sistema, operazione) è un sistema materiale o ideale (rappresentabile mentalmente) creato e/o utilizzato per risolvere un problema specifico al fine di ottenere nuove conoscenze sull'oggetto originale, adeguate ad esso in termini di proprietà studiate e più semplice dell'originale in altri aspetti.
La classificazione dei principali metodi di modellazione (e dei modelli ad essi corrispondenti) è mostrata in fig. 3.1.1.
Nello studio dei sistemi informativi economici (EIS), vengono utilizzati tutti i metodi di modellizzazione, tuttavia, in questa sezione, l'attenzione principale sarà rivolta ai metodi semiotici (dei segni).
Ricordiamo che la semiotica (dal greco semeion - segno, segno) è la scienza della proprietà generali sistemi di segni, ovvero sistemi di oggetti (segni) concreti o astratti, a ciascuno dei quali è associato un certo valore. Esempi di tali sistemi sono tutte le lingue
Riso. 3.1.1. Classificazione dei metodi di modellazione
(naturali o artificiali, ad esempio, descrizione dei dati o linguaggi di modellazione), sistemi di segnalazione nella società e nel mondo animale, ecc.
La semiotica comprende tre sezioni: sintattica; semantica; pragmatica.
Syntactics esplora la sintassi dei sistemi di segni senza tener conto di eventuali interpretazioni e problemi associati alla percezione dei sistemi di segni come mezzo di comunicazione e comunicazione.
La semantica studia l'interpretazione degli enunciati di un sistema di segni e, dal punto di vista della modellazione degli oggetti, occupa il posto principale in semiotica.
Pragmatics esplora l'atteggiamento dell'utente del sistema dei segni nei confronti del sistema dei segni stesso, in particolare, la percezione delle espressioni significative del sistema dei segni.
Tra i tanti modelli semiotici, per la maggiore diffusione, soprattutto nell'ambito dell'informatizzazione società moderna e l'introduzione di metodi formali in tutte le sfere dell'attività umana, individuiamo quelli matematici che mostrano sistemi reali attraverso simboli matematici. Allo stesso tempo, tenendo conto del fatto che stiamo considerando metodi di modellazione in relazione allo studio dei sistemi in varie operazioni, utilizzeremo la ben nota metodologia analisi del sistema, teoria dell'efficienza e processo decisionale.
Approfondimenti sull'argomento 3. TECNOLOGIA DI SIMULAZIONE DEI SISTEMI INFORMATIVI Metodi di modellizzazione dei sistemi:
- Modelli di simulazione dei sistemi informativi economici Fondamenti metodologici per l'applicazione del metodo di simulazione
- Sezione III BASI DI MODELLAZIONE DEL SISTEMA DEI SERVIZI DI MARKETING
- CAPO 1. I SISTEMI DINAMICI CONTROLLATI COME OGGETTO DI SIMULAZIONE INFORMATICA
- Fondamenti di modellizzazione strutturale del sistema di marketing dei servizi medici
- Sezione IV ESEMPIO DI UTILIZZO APPLICATO DEL MODELLO DI SISTEMA DI MARKETING NELLA MODELLAZIONE DI SIMULAZIONE
- Il concetto di modellazione della sfera finanziaria dei sistemi di marketing
Compiti e funzioni del sistema informativo.
IS può risolvere due gruppi di problemi. Il primo gruppo è relativo al supporto puramente informativo dell'attività principale (selezione dei messaggi necessari, loro elaborazione, conservazione, ricerca ed emissione all'oggetto dell'attività principale con una predeterminata completezza, accuratezza ed efficienza nella forma più adeguata) . Il secondo gruppo di compiti è relativo all'elaborazione delle informazioni/dati ricevuti secondo determinati algoritmi al fine di preparare soluzioni ai problemi che devono affrontare l'oggetto dell'attività principale. Per risolvere tali problemi, l'IS deve avere informazione necessaria sull'area tematica. Per risolvere tali problemi, l'IS deve avere una certa intelligenza artificiale o naturale. Sistema informativo - un sistema per supportare e automatizzare il lavoro intellettuale - ricerca, amministrazione, esami e valutazioni o giudizi di esperti, processo decisionale, gestione, riconoscimento, accumulo di conoscenze, formazione. I compiti del primo gruppo sono i compiti di informatizzazione della società "in ampiezza".
Compiti del secondo gruppo - compiti di informatizzazione
società "più profonda".
Per risolvere i compiti assegnati, l'IS deve adempiere seguenti caratteristiche:
selezione dei messaggi dall'ambiente interno ed esterno necessari per l'attuazione dell'attività principale;
immissione di informazioni in IS;
conservazione delle informazioni nella memoria del SI, suo aggiornamento e mantenimento dell'integrità;
elaborazione, ricerca e rilascio di informazioni secondo i requisiti previsti dal SOD. L'elaborazione può includere anche la preparazione di opzioni per la risoluzione dei problemi dell'applicazione utente.
Sistema informativo (IS) - un insieme interconnesso di strumenti, metodi e personale utilizzato per archiviare, elaborare ed emettere informazioni al fine di raggiungere l'obiettivo. La moderna comprensione del sistema informativo prevede l'uso di un personal computer come principale mezzo tecnico di elaborazione delle informazioni. IS è un ambiente i cui elementi costitutivi sono computer, reti di computer, prodotti software, database, persone, vari tipi di comunicazioni tecniche e software, ecc. Sebbene l'idea stessa di IS e alcuni principi della loro organizzazione siano nati molto prima dell'avvento dei computer, tuttavia, l'informatizzazione ha aumentato l'efficienza di IS di decine e centinaia di volte e ha ampliato l'ambito della loro applicazione.
Struttura funzionale del sistema informativo.
È opportuno individuare tre sottosistemi funzionali indipendenti in IS.
Sottosistema di selezione delle informazioni. Un sistema informativo può elaborare/elaborare solo le informazioni che vi vengono immesse. La qualità del lavoro di un IS è determinata non solo dalla sua capacità di trovare ed elaborare informazione necessaria nel proprio array e darlo all'utente, ma anche la possibilità di selezionare le informazioni rilevanti dall'ambiente esterno. Tale selezione viene effettuata dal sottosistema di selezione delle informazioni, che accumula dati sulle esigenze informative degli utenti IS (interni ed esterni), analizza e organizza questi dati, formando un profilo informativo di IS.
Il sottosistema per l'immissione, l'elaborazione/elaborazione e l'archiviazione delle informazioni converte le informazioni e le richieste di input, ne organizza l'archiviazione e l'elaborazione al fine di soddisfare le esigenze informative degli abbonati IS.
L'implementazione delle funzioni di questo sottosistema implica la presenza di un apparato per la descrizione delle informazioni (sistemi di codifica, un linguaggio di descrizione dei dati (DDL), ecc.), per l'organizzazione e il mantenimento delle informazioni (organizzazione logica e fisica, procedure per il mantenimento e la protezione delle informazioni, ecc.), un apparato di elaborazione ed elaborazione delle informazioni (algoritmi, modelli, ecc.).
Il sottosistema per la preparazione e il rilascio delle informazioni implementa direttamente la soddisfazione dei bisogni informativi degli utenti IS (interni ed esterni). Per svolgere questo compito, il sottosistema conduce lo studio e l'analisi dei bisogni informativi, determina le forme e i metodi della loro soddisfazione, la composizione e la struttura ottimali dei prodotti informativi in uscita e organizza il processo di supporto e manutenzione delle informazioni.
L'espletamento di queste funzioni richiede la presenza di un dispositivo per la descrizione e l'analisi dei bisogni informativi e la loro espressione in linguaggio IS (inclusi DDL, IEL, linguaggio di indicizzazione, ecc.), nonché un dispositivo per il supporto diretto delle informazioni (procedure di ricerca e rilascio delle informazioni, lingue per la manipolazione dei dati ecc.). Molte funzioni dei sottosistemi IS sono duplicate o intersecate, il che è oggetto di ottimizzazione nella progettazione di IS. A questo proposito, l'automazione IS è accompagnata da una ridistribuzione degli elementi IS.
L'automazione comporta una rappresentazione formalizzata (strutturazione) sia delle funzioni IS sia delle informazioni stesse elaborate nell'IS, che consente di inserire, elaborare/elaborare, archiviare e cercare informazioni utilizzando un computer. Qualsiasi formalizzazione è caratterizzata dall'uno o dall'altro livello di adeguatezza dell'immagine creata della realtà (modello) della realtà stessa. Inoltre, l'adeguatezza del modello della realtà è determinata sia dalle proprietà della realtà stessa sia dalle capacità dell'apparato utilizzato per la sua rappresentazione formalizzata.
Da questo punto di vista, il "livello di automazione" di IS è strettamente correlato al "grado di strutturazione" dell'informazione. Esistono tre livelli di strutturazione dell'informazione: Informazione rigidamente strutturata (dati) - informazione la cui rappresentazione formalizzata attraverso i moderni mezzi della sua strutturazione (in particolare i linguaggi di descrizione dei dati) non comporta la perdita dell'adeguatezza del modello informativo di l'informazione originale stessa.
informazione. L'informazione debolmente strutturata è un'informazione la cui rappresentazione formalizzata comporta perdite significative nell'adeguatezza del modello informativo dell'informazione originaria stessa.
Le informazioni non strutturate sono informazioni per le quali attualmente non esistono mezzi per una sua rappresentazione formalizzata con un livello di adeguatezza nella pratica accettabile. I mezzi per presentare tali informazioni dovrebbero avere elevate capacità semantiche ed espressive. Lo sviluppo di tali strumenti è attualmente il tempo scorre sulla linea della creazione di linguaggi di descrizione della conoscenza e ILP ad alto potere semantico.
Metodologie per la costruzione di sistemi informativi.
L'industria per lo sviluppo di sistemi automatizzati di gestione delle informazioni nasce negli anni '50 e '60 e alla fine del secolo acquisisce forme completamente finite.
Nella prima fase, l'approccio principale nella progettazione di IS è stato il metodo "bottom-up", quando il sistema è stato creato come un insieme di applicazioni attualmente più importanti per supportare le attività dell'impresa. Questo approccio continua in una certa misura oggi. Nell'ambito dell'"automazione patchwork", il supporto per le singole funzioni è abbastanza ben fornito, ma non esiste quasi una strategia per lo sviluppo di un sistema di automazione integrato.
La fase successiva è connessa alla realizzazione del fatto che sono necessari strumenti software abbastanza standard per automatizzare le attività di varie istituzioni e imprese. Dall'intera gamma di problemi, gli sviluppatori hanno identificato quelli più evidenti: automazione della contabilità analitica e della contabilità processi tecnologici. I sistemi iniziarono ad essere progettati "top-down", cioè partendo dal presupposto che un programma dovrebbe soddisfare le esigenze di molti utenti.
L'idea stessa di utilizzare un programma universale impone restrizioni significative alla capacità degli sviluppatori di formare una struttura di database, schermate e scegliere algoritmi di calcolo. Il rigido quadro stabilito "dall'alto" non consente di adattare in modo flessibile il sistema alle specificità dell'attività di una determinata impresa, pertanto, i costi materiali e di tempo per l'attuazione del sistema e la sua messa a punto ai requisiti di il cliente di solito supera significativamente le cifre pianificate.
Secondo le statistiche compilate dallo Standish Group (SSL), su 8.380 progetti esaminati nell'SSL nel 1994, oltre il 30% dei progetti non ha avuto successo, con un valore totale di oltre 80 miliardi di dollari. Allo stesso tempo, solo il 16% del numero totale progetti e il superamento dei costi ammontava al 189% del budget pianificato.
Parallelamente, i clienti IS hanno iniziato a proporre sempre più requisiti volti a consentire l'utilizzo integrato dei dati aziendali nella gestione e nella pianificazione delle proprie attività. Pertanto, era urgente creare una nuova metodologia per la costruzione di sistemi informativi.
Secondo la metodologia moderna, il processo di creazione di un IS è un processo di costruzione e trasformazione sequenziale di una serie di modelli coerenti in tutte le fasi del ciclo di vita (LC) di un IS. In ogni fase del ciclo di vita vengono creati modelli specifici per esso: organizzazioni, requisiti per
È. progetto IS. requisiti applicativi, ecc. Di solito si distinguono le seguenti fasi della creazione di un IS: la formazione dei requisiti di sistema, la progettazione, l'implementazione, il test, la messa in servizio, il funzionamento e la manutenzione.
La fase iniziale del processo di creazione di un IS è la modellazione dei processi aziendali che si verificano in un'organizzazione e la realizzazione dei suoi obiettivi. Il modello organizzativo, descritto in termini di processi aziendali delle funzioni aziendali, permette di formulare i requisiti di base per IS.
Il design dell'IS si basa sulla modellazione del dominio. Per ottenere un progetto IP adeguato all'area disciplinare sotto forma di un sistema di programmi correttamente funzionanti, è necessario disporre di una rappresentazione olistica e sistemica del modello, che rifletta tutti gli aspetti del funzionamento del futuro sistema informativo. Allo stesso tempo, un modello di dominio è inteso come un sistema che imita la struttura o il funzionamento del dominio oggetto di studio e soddisfa il requisito principale: essere adeguato a questo dominio.
La modellazione preliminare dell'area disciplinare consente di ridurre i tempi e i tempi del lavoro di progettazione e ottenere un progetto più efficiente e di alta qualità. Senza la modellazione di dominio, c'è un'alta probabilità di fare ipotesi un largo numero errori nella risoluzione di problemi strategici, con conseguenti perdite economiche e costi elevati per la successiva riprogettazione del sistema. Di conseguenza, tutte le moderne tecnologie di progettazione IS si basano sull'uso della metodologia di modellazione del dominio.
I seguenti requisiti sono imposti ai modelli di dominio:
Formalizzazione che fornisce una descrizione univoca della struttura dell'area disciplinare;
Chiarezza per clienti e sviluppatori basata sull'uso di mezzi grafici di visualizzazione del modello;
Realizzabilità, che implica la disponibilità di mezzi di implementazione fisica del modello di dominio e dell'IS;
Fornire una stima dell'efficacia dell'implementazione del modello di dominio sulla base di determinati metodi e indicatori calcolati.
Modellazione funzionale IDEF0: definizioni e disposizioni di base.
Il programma di informatizzazione integrata della produzione ICAM (ICAM - Integrated Computer Aided Manufacturing) è finalizzato ad aumentare l'efficienza delle imprese industriali attraverso l'introduzione diffusa delle tecnologie informatiche (informatiche). Negli Stati Uniti, questa circostanza è stata riconosciuta alla fine degli anni '70, quando l'aeronautica americana ha proposto e implementato
La metodologia IDEF (Definizione ICAM) permette di esplorare la struttura, i parametri e le caratteristiche dei sistemi produttivi-tecnici e organizzativi-economici (di seguito, dove non provoca fraintendimenti - sistemi). La metodologia generale IDEF consiste in tre particolari metodologie di modellazione basate sulla rappresentazione grafica dei sistemi:
IDEF0 viene utilizzato per creare un modello funzionale che descrive la struttura e le funzioni del sistema, nonché i flussi di informazioni e oggetti materiali che collegano queste funzioni.
IDEF1 è utilizzato per costruire un modello informativo che mostri la struttura e il contenuto dei flussi informativi necessari a supportare le funzioni del sistema;
IDEF2 consente di creare un modello dinamico del comportamento variabile nel tempo di funzioni, informazioni e risorse del sistema.
Ad oggi, le metodologie IDEF0 e IDEF1 (IDEF1X), che hanno ricevuto lo status di standard federali negli Stati Uniti, sono le più diffuse e utilizzate. La metodologia IDEF0, le cui caratteristiche e modalità di applicazione sono descritte nel presente Documento Guida (GD), si basa sull'approccio sviluppato da Douglas T. Ross nei primi anni '70 e denominato SADT (Structured Analysis & Design Technique - a method of analisi e progettazione strutturale). La base dell'approccio e, di conseguenza, della metodologia IDEF0, è un linguaggio grafico per descrivere (simulare) sistemi, che ha le seguenti proprietà.
Per visualizzare correttamente le interazioni dei componenti IS, è importante eseguire la modellazione congiunta di tali componenti, soprattutto dal punto di vista del contenuto di oggetti e funzioni.
La metodologia di analisi dei sistemi strutturali aiuta molto nella risoluzione di tali problemi.
L'analisi strutturale è solitamente chiamata metodo di studio di un sistema, che inizia con il suo panoramica, e poi è dettagliato, acquisendo struttura gerarchica con tutto un largo numero livelli. Tali metodi sono caratterizzati da: suddivisione in livelli di astrazione con un numero limitato di elementi (da 3 a 7); contesto limitato, inclusi solo i dettagli essenziali di ciascun livello; uso di rigide regole formali di registrazione; successivo approccio al risultato.
Definiamo i concetti chiave dell'analisi strutturale dell'attività di un'impresa (organizzazione).
Un'operazione è un'azione elementare (indivisibile) eseguita in un luogo di lavoro.
Funzione: un insieme di operazioni raggruppate in base a un determinato attributo.
Un processo aziendale è un insieme connesso di funzioni durante le quali vengono consumate determinate risorse e viene creato un prodotto (soggetto, servizio, prodotto scientifico).
scoperta, idea) che sia di valore per il consumatore.
Un sottoprocesso è un processo aziendale che è un elemento strutturale di alcuni processi aziendali ed è di valore per il consumatore.
Un modello di business è una descrizione strutturata graficamente di una rete di processi e operazioni associate a dati, documenti, unità organizzative e altri oggetti che riflettono le attività esistenti o proposte di un'impresa. Esistono varie metodologie per la modellazione strutturale dell'area disciplinare, tra le quali è necessario individuare metodologie orientate alla funzionalità e orientate agli oggetti.
Descrivere un sistema utilizzando IDEF0 è chiamato modello funzionale. Il modello funzionale ha lo scopo di descrivere i processi aziendali esistenti, che utilizzano sia linguaggi naturali che grafici. Per trasmettere informazioni su un particolare sistema, la fonte del linguaggio grafico è la stessa metodologia IDEF0.
La metodologia IDEF0 prescrive la costruzione di un sistema gerarchico di diagrammi - descrizioni singole di frammenti di sistema. Innanzitutto, viene eseguita una descrizione del sistema nel suo insieme e della sua interazione con il mondo esterno (diagramma di contesto), dopo di che viene eseguita una scomposizione funzionale: il sistema è suddiviso in sottosistemi e ciascun sottosistema è descritto separatamente (diagrammi di scomposizione) . Quindi ogni sottosistema viene suddiviso in sottosistemi più piccoli e così via fino al raggiungimento del grado di dettaglio richiesto.
Ambiente degli strumenti BPwin.
La modellazione dei processi aziendali viene solitamente eseguita utilizzando gli strumenti dei casi. Questi strumenti includono BPwin (tecnologia PLATINUM), Silverrun (tecnologia Silverrun), Oracle Designer (Oracle), Rational Rose (Rational Software), ecc. La funzionalità degli strumenti di modellazione dei processi aziendali strutturali sarà presa in considerazione utilizzando lo strumento BPwin case come esempio.
BPwin supporta tre metodologie di modellazione: modellazione funzionale (IDEF0); descrizione dei processi aziendali (IDEF3); diagrammi di flusso di dati (DFD). BPwin ha un'interfaccia utente abbastanza semplice e intuitiva. All'avvio di BPwin, per impostazione predefinita, viene visualizzata la barra degli strumenti principale, la tavolozza degli strumenti (il cui aspetto dipende dalla notazione selezionata) e, sul lato sinistro, il navigatore del modello - Esplora modello).
Quando si crea un nuovo modello, viene visualizzata una finestra di dialogo in cui è necessario specificare se il modello verrà creato nuovamente o se verrà aperto da un file o dal repository ModelMart, quindi inserire il nome del modello e selezionare la metodologia in cui il sarà costruito il modello
Come accennato in precedenza, BPwin supporta tre metodologie: IDEF0, IDEF3 e DFD, ognuna delle quali risolve i suoi problemi specifici. In BPwin è possibile costruire modelli misti, ovvero un modello può contenere entrambi i diagrammi IDEF0, IDEF3 e DFD contemporaneamente. La composizione della tavolozza degli strumenti cambia automaticamente quando si passa da una notazione all'altra.
Un modello in BPwin è visto come un insieme di attività, ognuna delle quali opera su un insieme di dati. Il lavoro viene mostrato come rettangoli, i dati come frecce. Se si fa clic con il tasto sinistro del mouse su un qualsiasi oggetto del modello, viene visualizzato un menu contestuale, ogni voce del quale corrisponde all'editor di alcune proprietà dell'oggetto.
Nelle fasi iniziali della creazione di un IS, è necessario capire come funziona l'organizzazione che verrà automatizzata. Il manager conosce bene il lavoro in generale, ma non è in grado di approfondire i dettagli del lavoro di ogni dipendente ordinario. Un normale dipendente sa bene cosa sta succedendo sul posto di lavoro, ma potrebbe non sapere come lavorano i suoi colleghi. Pertanto, per descrivere il funzionamento di un'impresa, è necessario costruire un modello che sia adeguato all'area disciplinare e contenga le conoscenze di tutti i partecipanti ai processi aziendali dell'organizzazione.
Il linguaggio di modellazione dei processi aziendali più conveniente è IDEF0, in cui il sistema è rappresentato come un insieme di attività o funzioni interagenti. Tale orientamento puramente funzionale è fondamentale: le funzioni del sistema vengono analizzate indipendentemente dagli oggetti su cui operano. Ciò consente di modellare più chiaramente la logica e l'interazione dei processi dell'organizzazione.
Il processo di modellazione di un sistema in IDEF0 inizia con la creazione di un diagramma di contesto, un diagramma del livello più astratto di descrizione del sistema nel suo insieme, contenente la definizione del soggetto di modellazione, dello scopo e del punto di vista sul modello.
Le attività si riferiscono a processi, funzioni o attività con nome che si svolgono in un periodo di tempo e hanno risultati riconoscibili.
Gli elementi vengono visualizzati come rettangoli. Tutte le opere devono essere nominate e identificate. Il nome del lavoro deve essere un sostantivo verbale che denota un'azione (ad esempio, "Attività aziendali", "Prelievo ordini", ecc.). Il lavoro "Attività aziendali" potrebbe avere, ad esempio, la seguente definizione: "Questo è un modello tutorial che descrive le attività di un'azienda". Quando si crea un nuovo modello (menu File/Nuovo), viene creato automaticamente un diagramma di contesto con un unico lavoro che rappresenta il sistema nel suo insieme.
Le frecce (Freccia) descrivono l'interazione del lavoro e rappresentano alcune informazioni espresse da nomi (ad esempio "Chiamate clienti", "Regole e procedure", "Sistema di contabilità").
Libro di testo per le università
2a ed., riveduta. e aggiuntivo
2014 G.
Tiratura 1000 copie.
Formato 60x90/16 (145x215 mm)
Versione: tascabile
ISBN 978-5-9912-0193-3
BBC 32.882
UDC 621.395
Avvoltoio UMO
Raccomandato dall'UMO per l'istruzione nel campo delle telecomunicazioni come Guida allo studio per studenti universitari istituzioni educative studenti delle specialità "Reti e sistemi di commutazione", "Sistemi di telecomunicazione multicanale"
annotazione
Algoritmi per la modellazione discreta e continua variabili casuali e processi. Vengono enunciati i principi e gli algoritmi della modellazione segnali informativi, descritto da Markov Processi a tempo discreto e continuo Vengono considerati i principi della modellazione dei sistemi di accodamento. Vengono descritte le caratteristiche della descrizione e l'uso dei processi frattali e multifrattali per la modellazione del traffico di telecomunicazioni. Vengono analizzati metodi ed esempi di modellazione di sistemi informativi utilizzando pacchetti applicativi specializzati. Programmi Matlab, Opnet, Simulatore di rete.
Per gli studenti che studiano nelle specialità "Reti e sistemi di commutazione", "Sistemi di telecomunicazione multicanale", "Sistemi e tecnologie informatiche".
introduzione
1 Principi generali modellazione dei sistemi
1.1. Concetti generali modello e simulazione
1.2. Classificazione del modello
1.3. Struttura dei modelli
1.4. Fondamenti metodologici per formalizzare il funzionamento di un sistema complesso
1.5. Modellazione dei componenti
1.6. Fasi di formazione di un modello matematico
1.7. Simulazione
domande di prova
2 Principi generali di costruzione di sistemi e reti di comunicazione
2.1. Il concetto di costruire sistemi e reti di comunicazione
2.2. Modelli di rete a più livelli
2.2.1. Modello a tre livelli
2.2.2. Architettura dei protocolli TCP/IP
2.2.3. modello di riferimento OSI
2.3. La struttura delle reti di comunicazione
2.3.1. reti globali
2.3.2. Reti locali
2.3.3. Topologie di una rete di computer
2.3.4. Reti locali ethernet
2.4. Reti frame relay
2.5. telefonia IP
domande di prova
3 Modellazione di numeri casuali
3.1. Informazione Generale sui numeri casuali
3.2. Metodi del programma generare numeri casuali uniformemente distribuiti
3.3. Formazione di variabili casuali con una data legge di distribuzione
3.3.1. Metodo della funzione inversa
3.3.2. Metodi approssimativi per convertire numeri casuali
3.3.3. Metodo di screening (metodo di generazione Neumann)
3.4. Metodi basati sul teorema del limite centrale
3.5. Algoritmi per la modellazione di variabili casuali di uso comune
3.6. Algoritmi per la modellazione di variabili aleatorie correlate
3.7. Formazione di implementazioni di vettori e funzioni casuali
3.7.1. Simulazione di un punto casuale n-dimensionale con coordinate indipendenti
3.7.2. Formazione di un vettore casuale (nell'ambito della teoria della correlazione)
3.7.3. Formazione di implementazioni funzioni casuali
4 Modellazione di distribuzioni discrete
4.1. distribuzione Bernoulliana
4.2. Distribuzione binomiale
4.3. Distribuzione di Poisson
4.4. Simulazione di test nello schema di eventi casuali
4.4.1. Simulazione di eventi casuali
4.4.2. Simulazione di eventi opposti
4.4.3. Modellazione di una variabile casuale discreta
4.4.4. Modellazione gruppo completo eventi
4.5. Flussi di eventi
4.6. Elaborazione dei risultati della simulazione
4.6.1. Precisione e numero di realizzazioni
4.6.2. Elaborazione dei dati statistici primari
domande di prova
5 Algoritmi per la modellazione di segnali stocastici e di interferenza nei sistemi di comunicazione
5.1. Algoritmo per la modellazione non stazionaria processi casuali
5.2. Algoritmi per la modellazione di processi aleatori stazionari
5.3. Metodi per la modellazione di segnali e rumore sotto forma di equazioni differenziali stocastiche
5.4. Esempi di modelli di processi casuali nei sistemi di comunicazione
5.4.1. Modelli di Processo Informativo
5.4.2. Modelli di interferenza
5.4.3. Caratteristiche dei principali tipi di interferenza
domande di prova
6 Processi stocastici di Markov e loro modellizzazione
6.1. Concetti di base di un processo stocastico di Markov
6.2. Proprietà di base delle catene discrete di Markov
6.3. Catene di Markov continue
6.3.1. Concetti basilari
6.3.2. Processi semi-markoviani
6.3.3. I processi di morte e riproduzione
6.4. Modelli di processi casuali di Markov a valori continui basati su equazioni differenziali stocastiche
6.5. Modellazione dei processi stocastici di Markov
6.5.1. Modellazione di processi discreti
6.5.2. Modellazione di processi scalari a valori continui
6.5.3. Modellazione di processi vettoriali a valori continui
6.5.4. Modellazione di un processo gaussiano con densità spettrale razionale frazionaria
6.5.5. Modellazione di sequenze multiple connesse
6.5.6. Modellazione dei processi di Markov con i filtri di sagomatura
6.5.7. Algoritmo per la modellizzazione statistica delle catene di Markov
domande di prova
7 Esempi di modelli di Markov
7.1. Modelli Markov del dialogo vocale degli abbonati
7.1.1. Stati discorsivi
7.1.2. Modelli di dialogo
7.2. Modelli markoviani del monologo vocale
7.3. Processo di Poisson guidato dal processo di Markov nei modelli vocali
7.4. Modelli Markov di sequenze digitali all'uscita del codec G.728
7.5. Multiplexing statistico della sorgente dei pacchetti vocali, tenendo conto del modello di Markov di un dialogo telefonico
7.6. modello Markov canale senza fili con meccanismo ARQ/FEC
7.7. Imballaggio di errore
7.8. Calcolo delle caratteristiche del flusso di errore in base ai parametri del modello
7.8.1. Stima dei parametri di flusso di errore
7.8.2. Valutazione dell'adeguatezza del modello di flusso di errore
7.9. Modelli di Markov per la valutazione della QoS di servizi multimediali in tempo reale su Internet
7.9.1. Il concetto di servizi multimediali in tempo reale
7.9.2. Analisi e modellazione di ritardi e perdite
7.10. Modelli di flussi di traffico multimediali
domande di prova
8 Sistemi di coda e loro modellazione
8.1. caratteristiche generali sistemi di coda
8.2. Struttura del sistema di code
8.3. Sistemi di coda in attesa
8.3.1. Sistema di servizio M/M/1
8.3.2. Sistema di servizio M/G/1
8.3.3. Reti con un numero elevato di nodi collegati da canali di comunicazione
8.3.4. Servizio prioritario
8.3.5. Sistema di servizio M/M/N/m
8.4. Sistemi di coda con guasti
8.5. Principi generali per la modellazione di sistemi di code
8.5.1. Metodo di prova statistico
8.5.2. Modelli a blocchi processi di funzionamento dei sistemi
8.5.3. Caratteristiche della modellazione mediante schemi Q
domande di prova
9 Modellazione dei sistemi informativi con mezzi tecnici standard
9.1. Sistemi di modellazione e linguaggi di programmazione
9.2. Comprendere il linguaggio GPSS
9.2.1. Oggetti GPSS dinamici. Blocchi orientati alla transazione (dichiarazioni)
9.2.2. Blocchi orientati all'hardware (dichiarazioni)
9.2.3. Servizio Omnicanale
9.2.4. Blocchi statistici GPSS
9.2.5. Unità operative GPSS
9.2.6. Altre unità GPSS
9.3. Simulazione Reti ETHERNET nell'ambiente GPSS
domande di prova
10 Modellazione dei sistemi di trasmissione delle informazioni
10.1. Tipico sistema di trasmissione dati
10.2. Immunità alla trasmissione segnali discreti. Ricezione ottimale
10.3. Stima della probabilità di ricezione errata di segnali discreti con parametri completamente noti
10.4. Immunità al rumore di segnali discreti con parametri casuali
10.5. Immunità al rumore di segnali discreti con ricezione non coerente
10.6. Immunità al rumore di segnali discreti con parametri essenziali casuali
10.7. Algoritmi per la generazione di segnali discreti
10.8. Algoritmo di formazione delle interferenze
10.9. Algoritmo di demodulazione del segnale discreto
10.10. La struttura del complesso di simulazione e le sue subroutine
10.11. Ambiente software Pacchetto di simulazione visiva Mathworks Matlab e Simulink
10.11.1. Descrizione tecnica e interfaccia
10.11.2. Pacchetto di simulazione visiva Simulink
10.11.3. Creare e mascherare sottosistemi
10.11.4. Pacchetto di estensione della casella degli strumenti di comunicazione
10.12. Simulazione di blocchi del sistema di trasmissione dati dello standard WiMAX
10.12.1. Simulazione del trasmettitore
10.12.2. Modellazione del canale di trasmissione
10.12.3. Simulazione del ricevitore
10.12.4. Implementazione del modello in Mathlab
10.13. Risultati della simulazione del sistema WiMAX
domande di prova
11 Processi autosimilari e loro applicazione nelle telecomunicazioni
11.1. Fondamenti di teoria dei processi frattali
11.2. Processi multifrattali
11.3. Stima dell'esponente di Hurst
11.4. Analisi multifrattale tramite software
11.4.1. Descrizione del software
11.4.2. Esempi di valutazione del grado di auto-somiglianza
11.5. Algoritmi e Software per l'analisi multifrattale
11.6. Influenza dell'autosomiglianza del traffico sulle caratteristiche del sistema dei servizi
11.7. Metodi per modellare processi autosimilari nel traffico televisivo
11.8. Indagine sulla struttura autosimile del traffico Ethernet
11.9. Gestione della congestione del traffico autosimile
11.10. moto browniano frattale
11.10.1. Algoritmo di generazione FBD RMD
11.10.2. Algoritmo SRA per la generazione di FBD
11.12. Rumore gaussiano frattale
11.12.1. Algoritmo di sintesi FGN
11.12.2. Valutazione dei risultati della simulazione
domande di prova
12 Modellazione di un nodo di rete di telecomunicazioni
12.1. Fondamenti del protocollo Frame Relay
12.2. Progettazione del nodo Reti a telaio Relè
12.3. Risultati della simulazione del router FR con codec G.728 in ingresso
12.4. Impatto dell'auto-somiglianza del traffico sulla QoS
domande di prova
13 Sistemi specializzati modellazione di simulazione di reti di computer
13.1. Caratteristiche generali dei pacchetti specializzati programmi applicativi modellazione di rete
13.2. Principi generali di modellazione in ambiente OPNET Modeler
13.3. Esempi applicativi OPNET
13.3.1. Modello per la valutazione della qualità del servizio
13.3.2. Implementazione del modello di rete locale
domande di prova
14 Simulazione con simulatore di rete 2
14.1. Storia della creazione e dell'architettura del pacchetto NS2
14.2. Creazione di un oggetto simulatore
14.3. Creare una topologia di rete
14.4. Impostazione dei parametri del generatore
14.4.1. Attivazione/disattivazione esponenziale
14.4.2. Pareto acceso/spento
14.5. Due principali algoritmi di accodamento
14.6. Routing adattivo in NS2
14.6.1. Interfaccia di programmazione dell'applicazione a livello di utente
14.6.2. Architettura interna
14.6.3. Estensioni ad altre classi
14.6.4. svantaggi
14.6.5. Elenco dei comandi utilizzati per simulare scenari dinamici in NS2
14.6.6. Un esempio di routing dinamico in NS2
14.7. Esecuzione di un programma di script in NS2
14.8. Procedura per l'elaborazione dei risultati della simulazione
14.9. Esempio di simulazione di rete wireless
14.10. Esempio di simulazione della qualità della trasmissione streaming video utilizzando il pacchetto NS 2
14.10.1. La struttura del complesso software e hardware per la valutazione della qualità del video in streaming
14.10.2. Moduli funzionali PACCHETTO
14.10.3. Valutazione della qualità video
