|
Разработка структуры автоматизированного рабочего места для ландшафтного проектирования
p align="left">При выборе ОС Microsoft® Windows Millennium Edition, настройка и конфигурирование загрузочных файлов (типа autoexec.bat и config.sys) не требуется ввиду их отсутствия. Однако для наибольшего быстродействия системы следует обратить внимание на настройки устройств IDE. Подключение жестких дисков и устройств CD-ROM/CD-RW/DVD следует производить на разные шины IDE. Этим мы обеспечим наибольшую производительность дисковой системы и избежим конфликта на аппаратном уровне между этими устройствами. В свойствах устройств IDE необходимо установить флажок в опции "DMA" (т.е. прямой доступ к памяти или Direct Memory Access).Таким образом, можно получить АРМ с хорошей производительностью, которая позволит использовать его по назначению. 3.Методика моделирования АРМ 3.1.Моделирование информационных систем Сейчас, когда для реализации идеи распределенного управления потребовалось создание для каждого уровня управления и каждой предметной области автоматизированных рабочих мест на базе профессиональных персональных компьютеров, необходима поддержка принятия решений для создания АРМ. Производительность АРМ определяется выбором технических и программных средств. Поддержка принятия решений на базе использования информационных компьютерных систем управления (ИС) предназначена для обеспечения работников фирмы различного рода данными, информацией и знаниями, облегчающими принятие им эффективных решений. В структуре поддержки при этом выделяются три составляющие: информационная - для обеспечения пользователя необходимыми данными, модельная - для обеспечения пользователя аналитическими данными о взаимосвязях в исследуемой экономической системе и возможном её поведении в будущем и, наконец, экспертная, призванная снабдить пользователя правилами и знаниями формирования дедуктивного вывода и экспертного анализа для выбора эффективного метода решения задачи. Рассматривая функциональное назначение составляющих компонентов поддержки, следует отметить, что составляющая информационной поддержки предусматривает непрерывное оперативное информационное обеспечение процессов управления и принятия решений. Основной функцией этой компоненты является формирование у пользователя некоторого информационного образа проблемной ситуации. При этом информация отбирается как из собственной информационной базы, так и из других информационных источников. Степень адекватности формируемого образа в немалой степени зависит как от качества используемых данных, так и от процедур формирования информационного фонда. Функции информационной поддержки сводятся к обеспечению пользователя первичными данными. Иногда оказывается, что данных, представленных пользователю по линии информационной поддержки, недостаточно для построения и оценки альтернатив принимаего решения. Здесь наступает очередь обратиться к помощи модельной поддержки (моделирования). На основе модельной поддержки пользователь может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем установления диалога с моделью в процессе её исследования. В ряде случаев может возникнуть ситуация, когда имеющихся в информационном фонде системы данных не хватает для построения модели решения, или данная информация является нечеткой, в таком случае запускается система экспертной поддержки для генерации и оценки возможных альтернатив. 3.2. Особенности компьютерного моделирования В компьютерных информационных системах (ИС) выделяют три вида поддержки принятия решений: · Информационную; · Модельную; · Экспертную. Сущность каждого из них рассмотрена в предыдущем пункте. Данный раздел посвящен рассмотрению вопросов, связанных только с модельной поддержкой, то есть с моделированием. Рассматриваемые в работе количественные модели, используя математическую интерпретацию проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Модель представляет собой некоторое упрощение проблемы, по которой должно быть принято решение. Такое упрощение достигается введением в рассмотрение только наиболее существенных соображений и исключением из него второстепенных моментов. Таким образом, первый шаг в построении модели заключается в том, чтобы выявить факторы или переменные, которые наиболее важные. Модель представляет собой и определяет структуру отношений между переменными. Определение этой структуры представляет собой второй шаг построения модели. Некоторые виды отношений между переменными представляют собой простые вычислительные действия, другие - зависят от физических параметров. Обычно, когда работают над проблемой, используемые модели усложняются (делаются более детализированными) по мере того, как все глубже вникают в исследуемую область. Попытка сразу начать с высокодетализированной модели в большинстве случаев оказывается неудачной, поэтому прием улучшения первоначальной модели является более перспективным. Построение модели - итеративный процесс. Обычно начинают со сравнительно простой модели и затем, по мере того, как понимание исследуемого процесса проясняется, стремятся улучшить модель, сделать её более точной и детализированной. Можно выделить основные шаги построения модели: 1.Формулировка решаемой проблемы. 2.Характеристика внешних факторов. 3.Введение ряда переменных. 4.Построение модели (зависимостей, связывающих введенные переменные). 5.Решение построенной модели. 6.Исследования полученного решения. Во многих отношениях формулировка проблемы может явиться наиболее трудным шагом данной работы. Сформулировав решаемую проблему, можно перейти к разделению параметров на те, которые составляют её внутреннюю сущность и должны быть математически промоделированы, и те, которые относятся к внешним факторам. Оказывая влияние на внутренние параметры решаемой проблемы, мы полагаем, что внешние факторы являются неконтролируемыми. Цель принимаемых решений - контролировать лишь внутренние параметры. Исходная модель может оказаться, а может и не оказаться удовлетворительной. Единственный способ проверить это заключается в том, чтобы попытаться использовать модель для предсказания ситуации, которая может возникнуть при определенных условиях, задаваемых входными переменными. Здесь наступает наиболее ответственный момент - необходимо решить, отражает ли модель «реальный мир» и соответствует ли она установленным целям моделирования, если нет, то в модель вносятся изменения, и процесс повторяется. После обзора аппаратных и программных средств и выбора метода моделирования можно приступить к построению АРМ с показателями производительности не хуже заданных и с минимальными финансовыми затратами на приобретение технических и программных средств. 3.3.Основные допущения и ограничения при моделировании. Выбирая конфигурацию АРМ для ландшафтного проектирования можно выбирать её исходя из технических требований, предъявляемых к данному АРМ, но будет ли эта конфигурация оптимальной с точки зрения стоимости можно определить с помощью следующей методики. Введем показатель П, характеризующий производительность АРМ, причем максимальное значение Пmax принимается для компонентов, имеющих лучшие соответствующие характеристики по оценкам экспертов. Пусть По, есть предельно допустимое значение показателя П, для АРМ ландшафтного проектирования, (т.е. необходимо запроектировать такое АРМ в котором П ? По, а затраты на приобретение технических и программных средств, на монтаж оборудования, на установку и настройку программного обеспечения будут минимальны). Будем считать что, общие затраты на создание АРМ складываются из затрат на аппаратное обеспечение куда входят затраты на покупку комплектующих базовой конфигурации системного блока, а также на покупку периферийного оборудования: монитора, принтера, сканера, плоттера (подобный выбор обусловлен тем, что присутствие этих устройств в данном АРМ обязательно, именно эти подсистемы имеют первостепенное значение в выборе аппаратной конфигурации ); и затрат на покупку программного обеспечения. Затраты на программное обеспечение АРМ состоят из затрат на покупку операционной системы и затрат на покупку специального программного обеспечения. З=Зсб+Зм+Зпр+Зск+Зпл+Зос+Зспо, (1) где Зсб- затраты на покупку системного блока; Зм- затраты на покупку монитора; Зпр- затраты на покупку принтера; Зск- затраты на покупку сканера; Зпл - затраты на покупку плоттера; Зос - затраты на покупку операционной системы; Зспо - затраты на покупку специального программного обеспечения. Формула затрат представляет собой сумму, которую преследуя различные цели (в зависимости от требований предъявляемых к оборудованию) можно уменьшать и увеличивать. Таким образом была получена целевая функция, которую необходимо минимизировать, т.к. необходимо чтобы затраты на создание АРМ были минимальны. 3.4. Показатели надежности и производительности оборудования и ПО Показатель производительности является линейной функцией затрат (т.е чем выше цена тем выше производительность приобретаемого оборудования) тогда: Прс =К1*Зсб Пм =К2*Зм Ппр =К3*Зпр Пск =К4 *Зск Ппл =К5 *Зпл Пос =К6 *Зпо Пспо=К7*Зспо, (2) где Псб - показатель производительности системного блока; Пм - показатель производительности монитора ; Ппр - показатель производительности принтера; Пск - показатель производительности сканера; Ппл - показатель производительности плоттера; Пос - показатель производительности операционной системы АРМ. Пспо - показатель производительности специального программного обеспечения АРМ. Коэффициенты К1-К7 являются нормировочными коэффициентами и определяют потребительскую эффективность оборудования АРМ и ПО (т.е. показывают взаимосвязь между стоимостью оборудования и показателями производительности: Псб, Пм, Ппр, Пск, Ппл, Ппо). Для расчета коэффициентов необходимо получить значения показателей производительности оборудования , а также цен на это оборудование на базе опубликованных данных и экспертных оценок различных типов оборудования и ПО и занести эти значения в таблицу(см. таблица 3.1.). Таблица 3.1. Зависимость между ценой и показателем производительности линейна, значит Y (Псб)=к* X (цена)+b, но таких прямых можно построить не одну, следовательно необходимо выбрать оптимальную. Оптимальной будет та, у которой сумма квадратов отклонений (2) будет минимальна, а значит необходимо провести аппроксимирующую прямую. Опираясь на уравнения (2), получим, что значение коэффициентов качества равно котангенсу угла наклона аппроксимирующей прямой к прямой показателей производительности или надежности оборудования. Уравнения 2 -это ограничения для целевой функции, полученной ранее, необходима математическая постановка задачи. 3.5. Математическая постановка задачи оптимизации АРМ Как сказано в начале этого раздела, необходимо минимизировать целевую функцию затрат=( Зсб+Зм+Зпр+Зск+Зпл+Зос+Зспо) min (3)при следующих ограничениях: По ? К1*Зсб ? 100 По ? К2*Зм ? 100 По ? К3*Зпр ? 100 По ? К4 *Зск ? 100 По ? К5 *Зпл ? 100 По ? К6 *Зпо ? 100 По ? К7 *Зпо ? 100 (4) Зсб>0, Зм>0, Зпр>0, Зск>0, Зпл>0, Зос>0, Зспо>0. (5) Выражения (2)-(4) представляют собой классическую задачу линейного программирования. В качестве входных данных задаются По. 3.7.Расчет нормировочных коэффициентов для автоматизированного рабочего места (К1 - К7). Расчет нормировочного коэффициента для системного блока компьютера. Конфигурация комплектующих системного блока АРМ оценивается по следующим параметрам: 1 Тактовая частота процессора Ггц; 2 Тактовая частота шины Мгц; 3 Объем оперативной памяти Мгбайт; 4 Объем винчестера Гбайт; 5 Быстродействие винчестера. Для определения показателей производительности необходимо рассмотреть различные конфигурации на основе процессоров разных марок их параметры в таблице 3.2. Таблица3.2. |
№ | Тактовая частота процессора, ГГЦ | Тактовая частота шины, МГц | Объем ОП, Мб | Объем винчестера, Гб | Быстродействие винчестера | Цена, $ | | 1 | Duron 700 | 133 | 1 x 128 DIMM | 20 | 7200 | 175 | | 2 | Duron 1200 | 133 | 1 x 256 DDR | 40 | 7200 | 222 | | 3 | Duron 1600 | 133 | 1 x 256 DDR | 40 | 7200 | 258 | | 4 | Duron 1800 | 233 | 1 x 256 DDR | 80 | 7200 | 306 | | 5 | Athlon XP1 1700+ | 233 | 1 x 128 DIMM | 20 | 7200 | 229 | | 6 | Athlon XP1 1800+ | 333 | 1 x 128 DIMM | 40 | 7200 | 296 | | 7 | Athlon XP1 2400+ | 333 | 512 DDR | 80 | 7200 | 320 | | 8 | Celeron 433 | 133 | 1 x 64 DIMM | 10 | 5400 | 89 | | 9 | Celeron 633 | 133 | 1 x 128 DIMM | 10 | 7200 | 145 | | 10 | Celeron 1000 | 233 | 1 x 128 DIMM | 10 | 7200 | 159 | | 11 | Celeron 1700 | 333 | 1 x 256 DDR | 40 | 7200 | 254 | | 12 | Celeron 1700 | 333 | 1 x 256 DDR | 80 | 7200 | 283 | | 13 | Celeron 2000 | 333 | 1 x 256 DDR | 120 | 7200 | 296 | | 14 | Celeron 2400 | 333 | 1 x 256 DDR | 80 | 7200 | 336 | | 15 | Celeron 2400 | 333 | 1 x 512 DDR | 120 | 7200 | 490 | | 16 | P4-1800 | 533 | 1 x 256 DDR | 40 | 7200 | 367 | | 17 | P4-1800 | 533 | 1 x 256 DDR | 120 | 7200 | 395 | | 18 | P4-2000 | 533 | 1 x 128 DDR | 40 | 7200 | 318 | | 19 | P4-2400 | 800 | 1 x 512 DDR | 80 | 7200 | 510 | | |
Анализ содержимого таблицы показал, что одной из лучших (среди оцениваемых) был признан компьютер №19 (P4-2400), его показатели производительности Пmax примем за 100%; остальные компьютеры в сравнении с этим получили следующие показатели производительности (табл.3.3.): Таблица 3.3. |
№ | Тактовая частота процессора, ГГЦ | Прс % | | 1 | Duron 700 | 30 | | 2 | Duron 1200 | 45 | | 3 | Duron 1600 | 55 | | 4 | Duron 1800 | 65 | | 5 | Athlon XP1 1700+ | 75 | | 6 | Athlon XP1 1800+ | 60 | | 7 | Athlon XP1 2400+ | 95 | | 8 | Celeron 433 | 20 | | 9 | Celeron 633 | 30 | | 10 | Celeron 1000 | 40 | | 11 | Celeron 1700 | 50 | | 12 | Celeron 1700 | 55 | | 13 | Celeron 2000 | 60 | | 14 | Celeron 2400 | 60 | | 15 | Celeron 2400 | 70 | | 16 | P4-1800 | 90 | | 17 | P4-1800 | 92 | | 18 | P4-2000 | 95 | | |
Имея значения показателей производительности компьютера, можно построить график зависимости этих показателей от стоимости компьютеров рис. 3.1. Рис. 3.1. После построения точек зависимости показателя производительности компьютера от их стоимости можем определить котангенс угла наклона аппроксимирующей прямой. сtg(б)=К1= 0,26 Аналогично рассчитываются нормировочные коэффициенты для принтеров, сканеров, плоттеров и программного обеспечения. Расчёт нормировочного коэффициента для мониторов . Показатель производительности (Пм) монитора оценивается по следующим параметрам: 1. Диагональ монитора 2 .Частота регенерации 3 .Разрешение Необходимо составить таблицу по предложению мониторов имеющихся на рынке таблица 3.4 таблица 3.4 |
Т N | Диагональ | Модель | Характеристики | Цена | | 1 | 17 | LG T710BH | Flatron, 50-160Hz,1280Ч1024/66Hz | $14 | | 12 | 17 | LG F720P | 0.24, 1280Ч1024/85Hz, щелевая маска | $17 | | 13 | 17 | Samsung SyncMaster 793MB | 0.2, 1024Ч768/85Hz, теневая маска | $14 | | 14 | 17 | Samsung SyncMaster 793DF | 0.2, 1024Ч768/85Hz, теневая маска | $13 | | 15 | 17 | Samsung SyncMaster 793DF | 0.2, 50-160Hz,1280Ч1024 | $13 | | 16 | 17 | Samsung SyncMaster 795DF | 0.2, 1280Ч1024/75Hz, теневая маска | $14 | | 7 | 17 | Samsung SyncMaster 795DF | 0.2, 1600Ч1200, 50-160Hz | $15 | | 8 8 | 17 | Samsung SyncMaster 797DF | 0.2, 1280Ч1024/85Hz, теневая маска | $17 | | 89 | 17 | IIYAMA HF703UT | 0.25, Flat, 1600Ч1200/72Hz, 430кд/м2 | $19 | | 110 | 17 | IIYAMA HF703UT E | 0.25, 1280Ч1024/85Hz, теневая маска | $18 | | 11 | 19 | LG F920B | 0.24, 1280Ч1024/85Hz | $29 | | 112 | 19 | MitsubishiDiamond Plus 93SB | 0.25-0.27, Diamondtron, 1792Ч1344/68 Hz | $33 | | 113 | 19 | Samsung SyncMaster 959NF | 0.25, 1920Ч1440/73Hz, MitsubishiDiamondtron | $30 | | 114 | 19 | Samsung SyncMaster 997DF | 0.2, 1280Ч1024/85Hz, теневая маска | $237 | | 115 | 19 | IIYAMA HM903DT | 0.24, 1280Ч1024/100Hz, апертурная решетка | $472 | | 116 | 19 | MitsubishiDiamond Pro 930 | 0.24,1920Ч1440/73Hz NI, SuperBrightDiamondtron | $505 | | |
Среди данных представленных в таблице монитор под №16 лучший, его показатели производительности примем за 100%; остальные мониторы в сравнении с этим получили следующие показатели производительности: |
№ | Модель | Пм,% | | 1 | LG T710BH | 42 | | 2 | LG F720P | 45 | | 3 | Samsung SyncMaster 793MB | 40 | | 4 | Samsung SyncMaster 793DF | 40 | | 5 | Samsung SyncMaster 793DF | 45 | | 6 | Samsung SyncMaster 795DF | 50 | | 7 | Samsung SyncMaster 795DF | 52 | | 8 | Samsung SyncMaster 797DF | 50 | | 9 | IIYAMA HF703UT | 55 | | 10 | IIYAMA HF703UT E | 50 | | 11 | LG F920B | 70 | | 12 | MitsubishiDiamond Plus 93SB | 85 | | 13 | Samsung SyncMaster 959NF | 85 | | 14 | Samsung SyncMaster 997DF | 70 | | 15 | IIYAMA HM903DT | 85 | | 16 | MitsubishiDiamond Pro 930 | 100 | | |
Имея значения показателей производительности монитора, можем построить график зависимости этих показателей от стоимости мониторов.
Рис.3.2 После построения точек зависимости показателя производительности монитора от его стоимости можно определить котангенс угла наклона аппроксимирующей прямой. сtg(б)=К2= 0,174 Расчёт нормировочного коэффициента для принтера. Для этого необходимо составить таблицу по предложению принтеров имеющихся рынке таблица 3.4, анализ проведём на основе рынка лазерных принтеров. Таблица3.4 |
№ | Модель | Характеристики | Цена,$ | Ппр,% | | 1 | Brother HL-5150D | 600Ч1200,16(144)Mb,LPT/USB2.0,20ppm | 329 | 40 | | 2 | Epson AcuLaser C4100 | 1200dpi,24ppm | 1171 | 40 | | 3 | Canon LBP-1120 | 600Ч600, 10ppm | 161 | 30 | | 4 | HP LaserJet 1012 | 600Ч600dpi, 14ppm | 183 | 30 | | 5 | HP LaserJet 1015 | 600Ч600dpi, 15ppm,16Mb | 232 | 35 | | 6 | HP LaserJet 1320 | 1200dpi,21ppm,16Mb | 317 | 40 | | 7 | HP LaserJet 2410 | 1200dpi,28ppm,32Mb | 545 | 45 | | 8 | HP LaserJet 2550N | 600dpi,19ppm,64Mb | 715 | 50 | | 9 | HP LaserJet 4250 | 1200dpi,43ppm,48Mb | 1030 | 65 | | 10 | HP LaserJet 4250TN | 1200dpi, 43ppm,64Mb | 1528 | 68 | | 11 | HP LaserJet 4250DTN | 1200dpi,43ppm,80Mb | 1799 | 75 | | 12 | HP LaserJet 4350 | 1200dpi,52ppm,64Mb | 1410 | 70 | | 13 | HP LaserJet 4350DTNSL | 1200dpi,52ppm,96Mb | 2900 | 100 | | 14 | HP LaserJet4650N | 600dpi,22ppm,128Mb | 2040 | 90 | | 15 | Samsung ML-1210 | 600Ч600dpi,12ppm,8Mb | 161 | 30 | | 16 | Samsung ML-1520 | 660dpi,15ppm,8Mb | 137 | 20 | | 17 | Samsung ML-1750 | 600Ч1200dpi,16ppm,64Mb | 197 | 35 | | 18 | Xerox Phaser 3116 | 1200dpi,15ppm,8Mb | 164 | 30 | | 19 | Xerox Phaser 3130 | 1200dpi,16ppm,32Mb | 192 | 35 | | |
Рис.3.3 После построения точек зависимости показателя производительности принтера от его стоимости можем определить котангенс угла наклона аппроксимирующей прямой сtg(б)=К3=0,029 Расчёт нормировочного коэффициента для сканеров . Для этого необходимо составить таблицу по предложению сканеров, имеющихся рынке таблица3.5. Таблица3.5. |
№ | Модель | Характеристика | Цена,$ | Пск,% | | 1 | BENQ 5000U
| A4, USB1.1, 1200х2400 dpi | 48 | 15 | | 2 | Canon CanoScan 4200F
| A4, USB2.0, 3200х6400 dpi, слайд-модуль | 139 | 30 | | 3 | Canon CanoScan LiDE 20
| A4, USB2.0, 600х1200 dpi | 62 | 20 | | 4 | Canon CanoScan LiDE 35
| A4, USB2.0, 1200х2400 dpi | 79 | 20 | | 5 | Canon CanoScan LiDE 80
| A4, USB2.0, 2400х4800 dpi | 153 | 30 | | 6 | Epson Perfection 1270
| A4, USB2.0, 1200х2400 dpi | 77 | 20 | | 7 | Epson Perfection 2480 Photo
| A4, USB2.0, 2400x4800 dpi, слайд-модуль | 118 | 25 | | 8 | Epson Perfection 2580 Photo
| A4, USB2.0, 2400x4800 dpi, слайд-модуль | 142 | 30 | | 9 | Epson Perfection 3170 Photo
| A4, USB2.0, 3200x6400 dpi, слайд-модуль | 223 | 45 | | 10 | Epson Perfection 4180 Photo
| A4, USB2.0, 4800x9600 dpi, слайд-модуль | 284 | 50 | | 11 | Epson Perfection 4870 Photo
| A4, USB2.0+IEEE1394, 4800х9600 dpi, слайд-модуль | 420 | 65 | | 12 | Epson Perfection 4990 Photo
| A4, USB2.0+IEEE1394, 4800х9600 dpi, слайд-модуль | 498 | 70 | | 13 | HP ScanJet 2400
| Q3841A, A4, USB2.0, 1200х1200 dpi | 76 | 20 | | 14 | HP ScanJet 3770
| L1915A, A4, USB2.0, 1200х2400 dpi, слайд-модуль | 102 | 25 | | 15 | HP ScanJet 4070
| L1920A, A4, USB2.0, 2400х2400 dpi, слайд-модуль | 148 | 30 | | 16 | HP ScanJet 5590P
| L1912A, A4, USB2.0, 2400х2400 dpi, слайд-модуль | 225 | 45 | | 17 | HP ScanJet 8250
| C9932C, A4, USB2.0, 4800х4800 dpi, слайд-модуль, ADF | 1022 | 100 | | 18 | Mustek ScanExpress 1248 UB Plus
| A4, USB1.1, 600х1200 dpi | 38 | 15 | | 19 | Mustek Bear Paw 2400 CU
| A4, USB1.1, 1200х2400 dpi | 48 | 15 | | 20 | Mustek Bear Paw 2448 CU Pro
| A4, USB2.0, 1200x2400 dpi | 57 | 20 | | |
Среди данных представленных в таблице сканер под №17 лучший, его показатель производительности примем за 100%; остальные модели сканеров в сравнении с этим получили соответствующие показатели производительности. За тем можем построить график зависимости этих показателей от стоимости сканеров и определить котангенс угла наклона аппроксимирующей прямой. Рис.3.4 сtg(б)=К4= 0,09981 Расчёт нормировочного коэффициента для плоттеров . Для этого необходимо составить таблицу по предложению плоттеров, имеющихся на рынке, таблица3.6. Таблица3.6. |
№ | Модель | Характеристика | Цена,$ | Пск,% | | 1 | HP DesignJet 130
| А1,2400Ч1200dpi,64Mb | 1545 | 70 | | 2 | HP DesignJet 130NR | А1,2400Ч1200dpi,64Mb,USB | 2180 | 80 | | 3 | HP DesignJet 430 | А1,600dpi,36Mb | 1425 | 90 | | 4 | HP DesignJet 500 | А0,1200Ч600dpi,160Mb | 3580 | 50 | | 5 | HP DesignJet 500 | А1,1200Ч600dpi,160Mb | 2295 | 100 | | |
Рис.3.5 сtg(б)=К5= 0,021 Расчет нормировочных коэффициентов качества программного обеспечения АРМ. Затраты на программное обеспечение АРМ состоят из затрат на покупку операционной системы и затрат на покупку специального программного обеспечения. Показатель производительности программного обеспечения (Ппо) показывает распространенность данного продукта на рынке программных средств и устойчивость к возможным сбоям оборудования рабочих станций. Сравнив 4 операционных системы (табл.3.7), можно выяснить, что самой распространенной и устойчивой среди представленных является система MS Windows XP Professional, ее показатели и примем за 100%; остальные показатели рассчитаны относительно лучшей и представлены в таблице (табл. 3.6.). Стоимость операционных систем и их показатели. Таблица 3.7. |
№ п.п. | Операционная система | Цена.$ | Ппофс, % | | 1 | MS Windows XP Professional | 150 | 100 | | 2. | ALT-Linux Master 2.2 | 50 | 40 | | 3. | Windows 98 | 70 | 70 | | 4. | HP-UX11i | 60 | 40 | | |
После получения показателей производительности всех анализируемых операционных систем, можно построить график зависимости этих показателей от цены на эти системы рис.3.5 .
Рис.3.5. После построения точек, можно провести аппроксимирующую прямую и найти сtg(б)=К6=0,67 Сравнив специальное программное обеспечение для ландшафтного проектирования, имеющегося на рынке, можно сделать вывод, что оптимальное соотношение простота использования/конечный результат дают программы: " Sierra Land 3D ", "Наш Сад pro" и " Punch! 3D". Этот показатель будем называть производительностью, приняв производительность " Sierra Land 3D " за 100%. Значения показателей производительности остальных программных продуктов приведены в таблице. Таблица3.8 |
№ | Программные продукты: | Цена | Пспо,% | | 1 | 3D STUDIO VIZ | 2300 | 70 | | 2 | 3D Max 3.0 + 3D VIZ 3.1 | 4300 | 70 | | 3 | "Наш сад 3D prо" | 100 | 90 | | 4 | Archi Cad 7.0 | 2000 | 50 | | 5 | Sierra Land 3D | 3000 | 100 | | 6 | Punch! 3D | 2800 | 90 | | |
По данным таблицы, можем построить график зависимости производительности от цены и найти сtg(б)=К7= 0,27 Рис.3.6 Были определены коэффициенты К1=0,26; К2=0,174; К3=0,029; К4=0,01; К5=0,02; К6=0,67; К7= 0,27. 3.8. Решение задачи линейного программирования Пусть входное значение По=60% Получив все необходимые коэффициенты, можно подставить их в целевую функцию и уравнения ограничений: К1=0,26; К2=0,174; К3=0,029; К4=0,01; К5=0,02; К6=0,67; К7= 0,27. Целевая функция: =( Зсб+Зм+Зпр+Зск+Зпл+Зос+Зспо) > min при следующих ограничениях: 60 ? К1*Зсб ? 100 60 ? К2*Зм ? 100 60 ? К3*Зпр ? 100 60 ? К4 *Зск ? 100 60 ? К5 *Зпл ? 100 60 ? К6 *Зпо ? 100 60 ? К7 *Зпо ? 100 Зсб>0, Зм>0, Зпр>0, Зск>0, Зпл>0, Зос>0, Зспо>0. Дальнейшее решение задачи происходит в электронной таблице Excel, и осуществляется программой ПОИСК РЕШЕНИЯ (меню СЕРВИС), которая позволяет решать сложные линейные задачи линейного программирования со многими переменными и ограничениями. После того, как определена задача и выбрана команда выполнить, программа изменит значения переменных и выполнит необходимые вычисления, а затем, основываясь на полученных результатах, будет повторять эту процедуру до тех пор, пока не получит решение, удовлетворяющее условию задачи. Таким образом, можно получить значения затрат на покупку компонентов и программного обеспечения АРМ. Заключение В дипломной работе обоснована необходимость автоматизации рабочего места для ландшафтного проектирования. Разработана и предложена модель специализированного АРМ удовлетворяющего требованиям для решения задач в ходе проектирования ландшафта. Показано, что основная проблема при проектировании - это уменьшение затрат на покупку оборудования и программного обеспечения, при максимальных значениях производительности этого оборудования и ПО. Эта задача сводится к оптимизационной. В работе определены ограничения и целевая функция, а решение задачи происходит в электронной таблице Excel. литература 1. И.П.Норенков, Основы автоматизированного проектирования, Москва, Издательство МГТУ, 2000, 2. А.С.Летин, О.С. Летина, Компьютерная графика в ландшафтном проектировании, Москва, 2003, 3. В.А.Артамонов, Архитектурная композиция садов и парков, Москва, 1980, 4. Б.Я.Цилькер, Организация ЭВМ и систем, СПб, 2004, 5. А.М.Заяц, Информационные системы, методические рекомендации по дипломному проектированию, Сыктывкар, 2002, 6. Т.П.Барановская, В.И.Лойко, Архитектура компьютерных систем и сетей, Москва,2003, 7. С.В.Гуров, Моделирование систем, Сыктывкар, 2003, 8. В.Л.Черных, Информационные технологии в лесном хозяйстве, Йошкар-Ола, 1995, 9. В.Л.Черных, Автоматизированные системы в лесном хозяйстве, Йошкар-Ола, 2000, 10. Панфилов, А.М.Заяц, Архитектура ЭВМ, 2002 11. А.Жуков, Ландшафтная архитектура, статья, СофтКомпас, 2004. http://www.landshaft.ru/article
Страницы: 1, 2, 3, 4
|
|