Рефераты
 

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.

Псб

Y1

Y2

Y3

Y4

цена

X1

X2

X3

X4

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


© 2010 BANKS OF РЕФЕРАТ