Вопросы к зачету по АРМ экономиста - файл n1.doc

приобрести
Вопросы к зачету по АРМ экономиста
скачать (304 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc968kb.15.12.2008 12:32скачать

n1.doc

1   2   3   4

Таблица.

Типичные категории применения ЭС





Категория

Решаемая проблема

Интерпретация

Описание ситуации по информации, поступающей от датчиков, предусматривается многовариантный анализ данных

Пример:

  • обнаружение и идентификация различных типов океанских судов - SIAP;

  • определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования в системах АВТАНТЕСТ и МИКРОЛЮШЕР и др.

Прогноз

Определение вероятных последствий заданных ситуацией

Пример:

  • предсказание погоды - система WILLARD;

  • оценки будущего урожая - PLANT

  • прогнозы в экономике - ECON и др.

Диагностика

Выявление причин неправильного функционирования системы по результатам наблюдений

Пример:

  • диагностика и терапия сужения коронарных сосудов - ANGY;

  • диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ - система CRIB и др.

Проектирование

Построение конфигурации объектов при заданных ограничениях

Пример:

  • проектирование конфигураций ЭВМ VAX;

  • синтез электрических цепей - SYN и др.

Планирование

Определение последовательности действий, используются модели поведения реальных объектов

Пример:

  • планирование поведения работы - STRIPS;

  • планирование промышленных заказов - ISIS;

  • планирование эксперимента - MOLGEN и др.

Наблюдение

Сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми результатами

Отладка

Составление рецептов исправления неправильного функционирования системы

Ремонт

Выполнение последовательности предписанных исправлений

Обучение

Диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого

Пример:

  • обучение языку программирования Лисп в системе "Учитель Лиспа";

  • система PROUST - обучение языку Паскаль и др.

Управление

Управление поведением системы как целого


Экспертная система должна демонстрировать компетентность, т.е. достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и специалисты - эксперты. Недостаточно находить хорошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь не только глубокое, но и достаточно широкое понимание предмета. Методы нахождения решений проблем достигаются на основе рассуждений, исходящих из фундаментальных принципов в случае некорректных данных или неполных наборов правил. Такие свойства наименее разработаны в компьютерных экспертных системах, но именно они присущи специалистам высокого уровня.

От обычных компьютерных систем экспертные системы отличаются тем, что:

ЭС как инструмент в работе пользователей совершенствуют свои возможности решать трудные, неординарные задачи в ходе практической работы. ЭС создаются для решения разного рода проблем, типы которых можно сгруппировать в категории. Различаются ЭС по связи с реальным временем:

  1. Статистические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны.

  2. Пример: диагностика неисправностей в автомобиле.

  3. Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Пример: микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные измерения с технологического процесса и анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению.

  4. Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных.

  5. Пример: управление гибкими производственными комплексами и др.

Также ЭС различаются по степени интеграции с другими программами:


Области применения экспертных систем

На рынке появилось множество интеллектуальных программных систем, в первую очередь в виде экспертных систем (ЭС), автоматизирующих процесс принятия решений и играющих все возрастающую роль в деятельности многих компаний, а также в тех областях, которые имеют непосредственное отношение к вопросам принятия решений в сложных или экстремальных ситуациях. В общем случае, ЭС состоит из базы данных и знаний и программного обеспечения, поддерживающего данные базы в актуальном состоянии и симулирующего знания и аналитические способности эксперта в конкретной предметной области.

Экспертные системы наилучшим образом отвечают задачам, требующим принятия решений в сложных ситуациях. Примером могут служить задачи медицинского диагноза или технической диагностики, в которых критическим фактором является не только достоверный диагноз, но и время. Когда у пациента имеет место неизвестная совокупность симптомов, врач может прибегнуть к консультации с ЭС, чтобы поставить диагноз и назначить соответствующий курс лечения. Именно поэтому для задач данного класса были разработаны первые ЭС и число их постоянно растет. Для такого типа ЭС многовековая медицинская практика накопила обширные знания и опыт лечения, что существенно облегчает задачу создания соответствующих баз знаний и данных.

Вторым классом задач, хорошо отвечающим ЭС - технологии, являются задачи по принятию решений в случае, когда в прикладной области имеется ограниченное число высоко квалифицированных экспертов, которые могут давать наиболее оптимальные рекомендации для принятия необходимых решений. Например, фирма Honeywell создала ЭС, ориентированную на задачи диагностики коммерческих воздушных кондиционеров. И хотя технический персонал фирмы имеет квалификацию не ниже средней, наличие ЭС обеспечивает неизменно высокое качество обслуживания. Положительные аспекты данного подхода состоят и в том, что затраты на обслуживание не возрастают при необходимости увеличения числа экспертов либо при увольнении их из фирмы.

К третьему классу задач, стимулирующих создание ЭС, относятся задачи, требующие постоянного и длительного по времени принятия решений в трудных или экстремальных условиях. Например, фирма NLBaroid, специализирующаяся на обслуживании нефтебурения, создала систему MUDMAN, позволяющую анализировать параметры закачиваемой в скважины жидкости с целью обеспечения нормальных режимов работы бура и облегчения процесса бурения. На глубоких или трудных скважинах обслуживающему инженеру часто приходится анализировать свыше 20 параметров, по крайней мере, дважды в день. ЭС обеспечивает аналитическую обработку и делает фирму более конкурентноспособной. Наряду с перечисленными существуют еще целый ряд классов задач, применение ЭС в которых может давать существенный и разноплановый эффект.

В настоящее время создано и поставляется на рынок большое количество разнообразных ЭС, ориентированных на различные типы ПК и сферы приложений. В настоящее время ЭС широко используются в таких прикладных областях, как: медицинская и техническая диагностика, планирование, прогнозирование, мониторинг, интерпретация результатов наблюдений, контроль и управление, обучение и др. В этом заключается один из основных практических выходов исследовательских работ по ИИ - проблематике. Данная группа ПС обеспечивает формирование баз знаний и работу с ними для тех областей деятельности, где невозможно формализованное описание процессов обработки информации и принятия решений.

Знание-ориентированные компьютерные системы даже перед профессионалом имеют существенные преимущества при необходимости получить заключение по решению задачи из предметной области, на которую они ориентированны, а именно:

Вместе с тем следует четко представлять себе основные ограничения, присущие даже самым интеллектуальным ЭС, функционирующим на ЭВМ всех классов и типов:

Невзирая на эти и ряд других недостатков, присущих современным ЭС, использование их во многих приложениях оказывается весьма продуктивным, а в ряде случаев - и просто необходимым (медицинская и техническая диагностика, планирование и др.)

Не вникая в вопросы анализа и характеристики всего многообразия разработанных коммерческих и экспериментальных ЭС, можно отметить ряд наиболее интересных из них для отечественного пользователя:

Особый интерес для отечественного пользователя, имеющего дело с задачами по принятию решений, представляет известный пакет Expert Choice одноименной фирмы. Пакет ориентирован на решении задач многокритериального принятия решений в различных прикладных областях и может оперировать как с непосредственными, так и с косвенными элементами. Он является уникальным и мощным средством нового поколения ЭС, предназначенных для решения задач в сложных условиях.
Системы поддержки принятия решений нашли широкое применение в разных отраслях, в том числе и в торговле.

Система поддержки принятия решений - комплекс математических и эвристических методов и моделей, объединенных общей методикой формирования альтернатив управленческих решений в организационных системах, определения последствий реализации каждой альтернативы и обоснования выбора наиболее приемлемого решения.

Системы поддержки принятия решений предоставляют следующие возможности:

Системы поддержки принятия решений состоят из двух компонент: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Системы поддержки принятия решений располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам.

Системы поддержки принятия решений - хранилище данных.

Специфика работы аналитических систем делает практически невозможным их прямое использование на оперативных данных. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети, но, что наиболее важно, неприменимостью структур данных оперативных систем для выполнения задач анализа. Для этих целей создается специализированная среда хранения данных, называемая хранилищем данных (Data Warehouse).

Хранилище данных представляет собой банк данных определенной структуры, содержащий информацию о производственном процессе компании в историческом контексте. Главное назначение хранилища - обеспечивать быстрое выполнение произвольных аналитических запросов.

Перечислим главные преимущества хранилищ данных:

Также, при проектировании информационного хранилища данных особое внимание уделяют достоверности информации, которая попадает в хранилище.

Наряду с большими корпоративными хранилищами данных широкое применение находят также витрины данных (Data Mart). Под витриной данных понимается небольшое специализированное хранилище для некоторой узкой предметной области, ориентированное на хранение данных, связанных одной бизнес- тематикой. Проект по созданию витрины данных требует меньших вложений и выполняется в очень короткие сроки. Таких витрин данных может быть несколько, скажем витрина данных по доходам для бухгалтерии компании и витрина данных по клиентам для маркетингового отдела компании.

Задачи, решаемые аналитическими системами.

Аналитические системы поддержки принятия решений позволяют решать три основных задачи: ведение отчётности, анализ информации в реальном времени и интеллектуальный анализ данных.

Отчётность.

Сервис отчётности помогает организации справиться с созданием всевозможных информационных отчетов, справок, документов, сводных ведомостей и пр., особенно когда число выпускаемых отчетов велико и формы отчётов часто меняются. Средства системы поддержки принятия решений, автоматизируя выпуск отчётов, позволяют перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпоративной сети между служащими компании.

OLAP.

OLAP (On-Line Analitycal Processing) - сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени.

Взаимодействуя с OLAP-системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных, и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области.

OLAP-системы являются частью более общего понятия Business Intelligence, которое включает в себя помимо традиционного OLAP-сервиса средства организации совместного использования документов, возникающих в процессе работы пользователей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетными документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитической информации из Интернет и Интранет.

Интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining) При помощи средств добычи данных можно проводить глубокие исследования данных.

Эти исследования включают в себя:

Типы систем поддержки принятия решений.

В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделяют два основных типа систем поддержки принятия решений: EIS и DSS.

EIS (Execution Information System) – информационные системы руководства предприятия. Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину текущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровня крупных объектов компании. EIS–системы – та реальная отдача, которую видит руководство компании от внедрения технологий системы поддержки принятия решений.

DSS (Desicion Support System) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного программного обеспечения поставщиков решений по OLAP-системам и Data Mining.

Такое деление систем на два типа не означает, что построение системы поддержки принятия решений всегда предполагает реализацию только одного из этих типов. EIS и DSS могут функционировать параллельно, разделяя общие данные и/или сервисы, предоставляя свою функциональность как высшему руководству, так и специалистам аналитических отделов компаний.

Области применения систем поддержки принятия решений.

Телекоммуникационные компании используют системы поддержки принятия решений для подготовки и принятия комплекса решений, направленных на сохранение своих клиентов и минимизацию их оттока в другие компании. Системы поддержки принятия решений позволяют компаниям более результативно проводить свои маркетинговые программы, вести более привлекательную тарификацию своих услуг.

Анализ записей с характеристиками вызовов позволяет выявлять категории клиентов с похожими стереотипами поведения, с тем чтобы дифференцировано подходить к привлечению клиентов той или иной категории.

Есть категории клиентов, которые постоянно меняют провайдеров, реагируя на те или иные рекламные компании. Системы поддержки принятия решений позволяют выявить наиболее характерные признаки «стабильных» клиентов, т.е. клиентов, длительное время остающихся верными одной компании, давая возможность ориентировать свою маркетинговую политику на удержание именно этой категории клиентов.

Системы поддержки принятия решений используются для более качественного мониторинга различных аспектов банковской деятельности, таких как обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций и так далее, что позволяет значительно повысить эффективность работы.

Выявление случаев мошенничества, оценка риска кредитования, прогнозирование изменений клиентуры – области применения систем поддержки принятия решений и методов добычи данных. Классификация клиентов, выделение групп клиентов со сходными потребностями позволяет проводить целенаправленную маркетинговую политику, предоставляя более привлекательные наборы услуг той или иной категории клиентов.

Набор применений систем поддержки принятия решений в страховом бизнесе можно назвать классическим - это выявление потенциальных случаев мошенничества, анализ риска, классификация клиентов.

Обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страхового возмещения, в случае больших сумм, позволяет сократить число случаев мошенничества в будущем.

Анализируя характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые компании могут уменьшить свои потери. Полученные данные приведут, например, к пересмотру системы скидок для клиентов, подпадающих под выявленные признаки.

Классификация клиентов дает возможность выявить наиболее выгодные категории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые услуги.

Торговые компании используют технологии систем поддержки принятия решений для решения таких задач, как планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени.

Анализ данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания спроса на товар.

Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и другой товар. Выявление групп таких товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы повысить вероятность их совместной покупки.

Поиск шаблонов поведения во времени дает ответ на вопрос «Если сегодня покупатель приобрел один товар, то через какое время он купит другой товар?». Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем будущем станет приобретать пленку, пользоваться услугами по проявке и печати.

Рынок систем поддержки принятия решений.

Компании-разработчики предлагают следующие виды услуг по созданию систем поддержки принятия решений:

Реализация пилот-проектов по системам поддержки принятия решений с целью демонстрации руководству Заказчика качественного потенциала аналитических приложений.

Создание совместно с Заказчиком полнофункциональных систем поддержки принятия решений, включая хранилище данных и средства Business Intelligence.

Проектирование архитектуры хранилища данных, включая структуры хранения и процессы управления.

Создание «витрин данных» для выделенной предметной области.

Установка и настройка средств OLAP и Business Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика.

Анализ инструментов статистического анализа и «добычи данных» для выбора программных продуктов под архитектуру и потребности Заказчика.

Интеграция систем поддержки принятия решений в корпоративные интранет-сети Заказчика, автоматизация электронного обмена аналитическими документами между пользователями хранилища.

Разработка Информационных Систем Руководителя (EIS) под требуемую функциональность.

Услуги по интеграции баз данных в единую среду хранения информации Обучение специалистов Заказчика технологиям хранилищ данных и аналитических систем, а также работе с необходимыми программными продуктами.

Оказание консалтинговых услуг Заказчику на всех стадиях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и аналитических систем.

Комплексные проекты создания/модернизации вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей функционирование системы поддержки принятия решений: решения любого масштаба, от локальных систем до систем масштаба предприятия/концерна/отрасли.

Заключение

На сегодняшний день не существует признанного лидера в области производства программного обеспечения для построения систем поддержки принятия решений. Ни одна из компаний не производит готового решения, что называется «из коробки», пригодного к непосредственному использованию в производственном процессе заказчика. Создание системы поддержки принятия решений всегда включает в себя стадии анализа данных и бизнес-процессов заказчика, проектирования структур хранилища с учетом его потребностей и технологических процессов.

Несколько десятков различных фирм выпускают продукты, способные решать те или иные задачи, возникающие в процессе проектирования и эксплуатации систем поддержки принятия решений. Сюда входят СУБД, средства выгрузки/трансформации/загрузки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое другое. Самостоятельный анализ рынка, изучение хотя бы нескольких таких средств - непростая и длительная задача.

Учитывая размер вовлекаемых финансовых и других ресурсов, сложность и многоэтапность проектов построения систем поддержки принятия решений очевидна высокая стоимость ошибок проектирования. Ошибки выбора программного обеспечения могут повлечь за собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении времени выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры данных могут вести как к неприемлемым производственным характеристикам, так и стоить времени потраченного на перезагрузку данных, которое порой достигает нескольких суток.

Поэтому глубоко понимая архитектуру хранилищ данных, необходимо избегать всяких ошибок, что влечет за собой значительное сокращение времени выполнения проекта и возможность получить максимальную отдачу от внедрения системы поддержки принятия решений.
Системы моделирования.

Моделирование является одним из основных методов исследования окружающей действительности и инструментом в научной и практической деятельности специалистов многих отраслей деятельности человека.

Моделирование метод исследования систем на основе переноса изучаемых свойств системы на объекты другой природы.

Процесс моделирования построение модели и исследование характеристик системы с целью прогнозирования поведения системы при различных режимах.

Выделяют четыре типа моделей: физические, электрические, математические и ситуационные.

Физические модели основаны на использовании эффекта масштаба в случае возможности пропорционального изменения всего комплекса изучаемых свойств. Примеры: манекены в ателье, модель гидроэлектростанции, глобус.

Электрические модели основаны на возможности построить из емкостей, индуктивностей и сопротивлений электрическую цепь эквивалентную любому дифференциальному уравнению. Пример: аналоговые машины.

Математические модели представляют собой систему математических уравнений или неравенств адекватно описывающую изучаемое явление или процесс.

Ситуационной моделью называют описание ситуации, в которой предстоит действовать изучаемому объекту, часто не содержащее полной информации и предполагающее включение человека или животного в качестве изучаемого объекта. Пример: деловые игры, тренажеры, ролевые игры, спектакли.

Достоинствами метода моделирования являются:

Недостатками являются:

Моделирование в экономике.

Моделирование в экономике начали применять еще задолго до того, как экономика окончательно оформилась как самостоятельная научная дисциплина. Математические модели использовались еще Ф. Кенэ (1758 г. Экономическая таблица), А. Смитом (классическая макроэкономическая модель), Д. Рикардо (модель международной торговли). В XIX веке большой вклад в моделирование внесла математическая школа (Л. Вальрас, О. Курно, В Парето, Ф. Эджворт и др.). В XX веке методы математического моделирования экономики применялись очень широко и с их использованием связаны выдающиеся работы лауреатов нобелевской премии по экономике (Д. Хикс, Р. Солоу, В. Леонтьев, П. Самуэльсон).

Типы управления.

При моделировании процессов управления обычно рассматривают три типа управления: открытое или разомкнутое, замкнутое или управление с обратной связью и адаптивное.

Первый тип - разомкнутое управление. Предполагает наличие цели, которая априори определяет управляющие воздействия для ее достижения. Структура разомкнутого управления предельно проста.


Рис. 1. Структура разомкнутого управления.
Ее линейность и отсутствие обратной связи упрощают управление. При отклонении результата деятельности объекта от запланированного чаще всего проводится анализ, который объясняет причины отклонения, но не ставит задачи изменить что-либо в управлении.

Второй тип - замкнутое управление (с обратной связью). При этом типе учитываются факторы, которые влияют на получение результата, но предполагается возможность по воздействию факторов на конечный результат изменить управление с целью нейтрализовать отрицательное и усилить положительное их влияние.


Рис. 2. Структура замкнутого управления
Если же результат воздействия фактора проявляется через достаточно большое время, благодаря защитным (инерционным) силам живых организмов, то возникают значительные затруднения в методике управления, которая рассчитана в основном на малые промежутки времени.

Третий тип - адаптивное управление. Отличается от замкнутого наличием блока учета внешних факторов, которые анализируются еще до того, как получен результат деятельности системы. При этом блок управления получает информацию об изменении значения фактора одновременно с управляемым объектом или, при наличии прогноза, даже раньше, и принимаются меры по нейтрализации его влияния (отрицательная связь), либо по согласованию мер для увеличения его положительного эффекта.



Рис. 3. Структура адаптивного управления.
Естественно, что блок анализа при такой методике управления будет значительно сложнее, чем при замкнутом управлении, ибо конечный результат, объективно оценивающий влияние факторов, еще неизвестен в момент упреждающего реагирования системой управления.

Но научно обоснованная правильная реакция возможна лишь при тщательном изучении управляемого объекта, построении максимально точной модели влияния всех факторов и наличии необходимой и объективной информации, адекватно отображающей среду функционирования и сам объект управления.

Основными причинами, обуславливающими необходимость применения адаптивного управления, являются значительная продолжительность процесса, существенная зависимость от стохастических факторов, которые вызывают значительные потери от неверного решения, различного набора технологического оборудования и квалификации персонала.

Вторым, не менее существенным фактором, побуждающим исследовать именно адаптивное управление, служит адаптивность управленческого процесса в действиях и мозговой деятельности человека, с часто неосознанными процессами упреждающих действий при ожидании неблагоприятных погодных явлений, с определением разумного риска в хозяйствовании.

Математическое моделирование.

Для достижения единственной цели применяются методы математического программирования. Но часто приходится искать решение задачи, в которой необходимо достигать сразу несколько целей. Достаточно вспомнить лозунг: Дадим больше обуви лучшего качества и по более низкой цене. Можно просто привести в ответ пословицу: За двумя зайцами погонишься, ни одного не поймаешь. Но существуют методы, позволяющие решать и такие задачи.

Пусть нам необходимо максимизировать суммарную ценность произведенных продуктов. Это классическая задача. Но добавим к этому максимальный выпуск продукта первого типа.

(А)

(В)

Первым выходом является сведение многокритериальной задачи к однокритериальной. Для этого присваивают веса каждому из критериев из внемодельных соображений (, , ). Затем строится функция . Если первый коэффициент равен 1, в расчет принимается только первая функция. И так далее. Если ценность критериев одинакова, коэффициенты принимают значение по 0.5 при двух функциях.

Вторым является метод последовательных уступок. Решим сначала задачу с единственной целевой функцией (В). Но полученное решение может отличаться от максимума решения задачи с целевой функцией (А). Предлагается сделать уступку в одном из решений, т.е. взамен требования максимума, например (В), поставим более слабое требование отличия нового экстремума от решения задачи не более чем на 10%. В математической форме это требование будет записано в форме неравенства:

0.9 х* < x < х*

Тогда получим однокритериальную задачу. Если решение нас не устраивает, процесс уступок может продолжаться. Подчеркнем еще раз, что величина уступок определяется лицом, принимающим решение.

Еще одним путем решения этой проблемы выбора является формирование множества Парето. Предпочтения одного экстремума другому можно отдавать, только если он по всем критериям лучше второго. Если же хотя бы по одному из критериев, экстремум одной целевой функции не хуже другого, то данная точка входит в Множество Парето . Выделение множества дает основание для установления новых принципов предпочтения.

Наибольшее распространение в практике управления экономическими объектами имеют линейные модели. Хотя среди задач поиска оптимального решения линейные задачи занимают малое место. Основанием этому служат два основных момента.

Во-первых, большинство процессов в экономике имеют линейную природу и, следовательно, хорошо описываются линейными функциями. Исключением являются лишь накопление процентов на банковском счете и основанные на этом экспоненциальные процессы. Но это лишь небольшая часть из экономических проблем управления.

Во-вторых, математическая постановка задачи линейной оптимизации хорошо изучена и не представляет научных проблем. Для нашего курса практического применения в моделировании необходимо четко помнить фундаментальную теорему линейного программирования. Задача линейного программирования тогда и только тогда имеет решение, когда многогранник решений ограничен. Необходимо ясно представлять, когда решение единственно, не ограничено, не существует и имеется множество решений. Наиболее четкое представление всех возможных ситуаций дает графическая интерпретация в двухмерном пространстве. Все возможные семь исходов необходимо представлять каждому, кто составляет и решает задачи линейной оптимизации.

Для нахождения оптимума линейной модели необходимо:

1. Выразить критерий оптимальности в виде линейной целевой функции.

2. Ограничения, налагаемые на переменные, необходимо выразить в виде линейных неравенств.

Для решения задач оптимизации служат много программных средств. Основная классификация их опирается на критерий универсальности. К числу универсальных средств относятся такие программы широкого спектра, как Exсel. Там задача оптимизации не является основной, а включается только по требованию при установке пакета на компьютер. Требование табличного представления входной информации структурно усложняет формирование исходных данных задачи. Также не являются достаточно полными и выходные данные для анализа полученного решения.

При построении моделей исследователю необходимо последовательно пройти следующие этапы моделирования:

  1. Постановка задачи и обоснование критерия оптимальности. На данном этапе необходимо сформулировать задачу, провести качественный и количественный анализ моделируемого объекта, оценить возможность сбора достоверной информации. Для выбора критерия оптимальности необходимо провести сравнение возможных критериев и выбрать соответствующий задачам эксперимента критерий.

  2. Разработка структурной математической модели. На данном этапе производится выбор метода решения поставленной задачи, определяются учитываемые ограничения и участвующие в них переменные, производится унификация символики и подбираются аналоги в постановке задачи.

  3. Сбор и обработка информации. Наиболее трудоемкий этап для большинства задач. Необходимо классифицировать и выверить собранную информацию, провести занесение ее в созданные базы данных, сформировать дубликаты баз, провести контрольное суммирование и т.д.

  4. Построение числовой модели. Запись матрицы задачи в соответствии с принятыми обозначениями и с учетом единиц измерения для конкретной программы расчета на ЭВМ.

  5. Решение задачи на ЭВМ. Включает в себя отладку, исправление синтаксических ошибок, контрольные прогоны задачи на известных тестовых примерах, получение исчерпывающей выходной информации на твердых носителях или в электронной форме на дискетах для чтения на своем компьютере в форме, удобной для представления отчета.

  6. Анализ решения. Оценка адекватности полученного решения. Ретроспективные расчеты по модели, сопоставление с имеющимися результатами других исследователей, предыдущими данными, расчетами по другим моделям, экспертными оценками и т.д. Подготовка и редактирование данных для отчета.

  7. Корректировка задачи при установлении неадекватности, Установление областей применимости модели, границ параметров по каждому эндогенному параметру и областей применимости модели по экзогенным параметрам.

  8. Написание отчета по исследованию модели, подведение итогов, формулирование выводов и предложений, построение прогнозов развития исследуемого объекта, выявление связей между основным параметрами и результирующим показателем.

Впервые анализ оптимального плана поставил как экономическую задачу Л.В. Канторович. Анализ опирается на двойственные оценки оптимального плана, матрицу коэффициентов замещения и границы устойчивости каждой строки и переменной.

Различают два уровня анализа для специалистов (сокращенная форма) и для практических работников (полная форма). Сокращенная форма анализа допускает понятные только специалистам сокращения и специальную терминологию. Полная форма должна содержать информацию в понятной всем практическим работникам форме.

Цели анализа:

  1. Дать общую оценку полученному решению выявить вошедшие и не вошедшие в оптимальный план переменные, выявить экстремальное значение целевой функции.

  2. Сопоставить полученное решение с рассчитанным традиционными методами решением и определить эффект оптимизации плана.

  3. Выявить возможности и резервы развития моделируемого объекта в расчетном периоде для подготовки управленческих решений.

  4. Установить пределы возможностей корректировки оптимального решения и получения новых вариантных решений при изменении первоначальных параметров задачи.


Зачем нужно бизнес-прогнозирование.

Прогноз — вероятностное утверждение о будущем с относительно высокой степенью достоверности.

Прогнозирование - это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. Так как каждое решение - это проекция в будущее, а будущее - содержит элемент неопределенности, то важно правильно определить степень рисков, с которыми сопряжена реализация принятых решений.

Кому необходимы прогнозы? Практически каждое предприятие, большое или маленькое, частное или государственное, явно или неявно пользуется прогнозами, потому что каждое предприятие должно планировать будущее, о котором оно пока ничего не знает. К тому же необходимость в прогнозах пронизывает все функциональные линии так же, как и все типы организаций. Прогнозы необходимы в финансировании, маркетинге, подборе кадров и различных производственных областях, в правительственных и коммерческих организациях, в маленьких социальных клубах и национальных политических партиях. Вот несколько примеров вопросов, для получения ответов на которые необходимы те или иные процедуры прогнозирования.

Как повлияет на объемы продаж увеличение финансирования рекламы на 10%?

Какой годовой доход может ожидать государство по истечении следующего двухлетнего периода?

Сколько единиц продукции необходимо продать, чтобы возвратить планируемые капиталовложения в производственное оборудование?

Как определить факторы, которые помогут объяснить изменчивость в ежемесячных объемах продажи продукции?

Каков ежегодный прогноз на последующие 10 лет в отношении сводного баланса займов нашего банка?

Будет ли экономический спад? Если да, то когда он начнется, насколько сильным он будет и когда он окончится?

Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого менеджер должен принимать решения. Эта цель диктует два основных правила, которым должен следовать процесс прогнозирования.

1. Прогнозирование должно быть технически корректным и должно порождать прогнозы, достаточно точные для того, чтобы отвечать нуждам фирмы.

2. Процедура прогнозирования и ее результаты должны быть достаточно эффективно представлены менеджменту, что обеспечит использование прогнозов в процессе принятия решения во благо фирмы. Результаты прогнозирования также должны быть сбалансированы в отношении затрат/прибыли.

Типы прогнозов.

Какие существуют типы прогнозов при принятии решений в условиях неопределенности? Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще всего применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.

Процедуры прогнозирования могут также классифицироваться как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. Используется только "оценка", предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае "оценка" составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты.

Методы прогнозирования.

Метод прогнозирования – это способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Совокупность специальных правил, приемов и методов составляет методику прогнозирования.

К наиболее распространенным методам прогнозирования относятся:

Этапы прогнозирования.

Все формальные процедуры прогнозирования предусматривают перенос прошлого опыта в неопределенное будущее. Таким образом, все они построены на предположении, что условия, породившие полученные ранее данные, неотличимы от условий будущего. Исключение составляют только те переменные, которые точно распознаны моделью прогнозирования. Например, если кто-то строит прогноз показателей производительности служащих, исходя только из множества оценок, выставленных им при испытаниях в процессе приема на работу, то он, очевидно, предполагает, что показатель производительности каждого работника зависит только от них. В действительности же подобное предположение о неразличимости прошлого и будущего не выполняется в полной мере. Поэтому полученный прогноз будет неточен, если только он не будет модифицирован на основании оценки, выполненной составителем прогноза.

Осмысление того, что аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, приводит к определению следующих пяти этапов в процессе прогнозирования.

  1. Сбор данных

  2. Редукция или уплотнение данных

  3. Построение модели и ее оценка

  4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)

  5. Оценка полученного прогноза

Этап 1. Сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.

Этап 2. Редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода. Например, при прогнозировании продаж малолитражных автомобилей целесообразно будет использовать данные о продажах автомобилей только с момента введения эмбарго на нефть в 1970-х годах, а не данные за последние 50 лет.

Этап 3. Построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора.

Этап 4. Экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, при описании этапа 5.

Этап 5. Оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.

Управление процессом прогнозирования

Здесь многократно подчеркивается, что в процесс прогнозирования непременно должны быть вовлечены способности и здравый смысл руководящего персонала. Специалист, занимающийся прогнозированием, должен рассматриваться как советник менеджера, а не как оператор некоего устройства, автоматически принимающего решения. К сожалению, именно эта ситуация чаще всего встречается на практике, особенно в связи с появлением компьютеров. Повторим, что количественный аппарат в процессе прогнозирования должен восприниматься как инструмент (чем он в действительности и является), используемый менеджером для принятия наилучшего решения.

Эффективность и уровень использования прогнозирования могут быть повышены, если менеджмент примет по отношению к нему более реалистичное отношение. Прогнозирование следует рассматривать не как некое пророчество, а скорее, как лучший способ выявления и экстраполяции существующих схем или взаимоотношений с целью прогнозирования. Если такое отношение будет воспринято, то ошибки прогноза будут рассматриваться как неизбежные, а обстоятельства, их порождающие, непременно подлежащими исследованию.

Следовательно, для того чтобы соответствующим образом руководить процессом прогнозирования, следует найти ответы на следующие ключевые вопросы.

Почему необходим прогноз?

Кто будет использовать прогноз, и в чем состоят его основные требования?

Какой уровень - отдельные составляющие или обобщенные показатели - требуется и каковы соответствующие временные рамки?

Какие имеются данные и будет ли их достаточно для того, чтобы получить необходимый прогноз?

Во что обойдется выполнение прогноза?

Какова ожидаемая точность прогноза?

Будет ли прогноз сделан вовремя, чтобы помочь процессу принятия решения?

Ясно ли понимает создающий прогноз специалист то, как он будет использован на предприятии?

Существует ли обратный процесс, позволяющий оценить прогноз после того, как он был сделан, и внести соответствующие уточнения в процесс прогнозирования?
Тема 6. Национальные и международные информационные сети и их взаимодействие. Электронный обмен данными. Международная система обмена информацией.
Интернет - от английского Internet, где inter - приставка меж-, взаимо-, а net - сеть. На первый взгляд может показаться, что Интернет - это одна глобальная сеть, объединяющая много компьютеров по всему миру, но на самом деле Интернет - это множество локальных сетей, объединенных между собой.

История возникновения.

В конце 60-х годов 20 века, после Карибского кризиса, в США сформулирована задача создания коммуникационной сети, устойчивой к частичным отказам. Цель – координация действий, поддержание связи между военными базами США. Любой сегмент сети может быть внезапно уничтожен (из-за бомбардировки или дорожных работ). При этом между отправителем и получателем всегда должна существовать связь.

Середина 70-х годов. Создана первая глобальная вычислительная сеть ARPAnet, отвечающая поставленным условиям. Сеть принадлежит Advanced Research Projects Agency (Управление перспективных исследований) Министерства обороны США. Она объединяет военные базы и исследовательские центры МО в США и за рубежом. При построении сети использованы следующие принципы:

1) узлы сети соединены друг с другом множеством различных путей, образуя подобие паутины – при выходе из строя узла или одного из путей всегда остаются другие пути для связи между оставшимися узлами;

2) передаваемая информация разбивается на небольшие кусочки – потеря отдельного кусочка не принципиальна (можно быстро повторить). Каждый кусочек информации помещают в "пакет межсетевого протокола" (Internet Protocol, IP) и снабжают адресом получателя и адресом отправителя (IP-адрес). Сеть дала возможность быстрого обмена информацией между учеными США, Великобритании и Скандинавских стран, что сделало ее очень популярной. Программное обеспечение с протоколом IP стали выпускать для различных компьютеров.

Конец 70-х годов – появление и расцвет (в 80-х годах) ЛВС (университеты, правительственные организации и крупные корпорации). Их постепенно стали подключать к ARPAnet по протоколу IP.

80-е годы – создание NSFNET – сети Национального научного фонда правительства США. В США создано 5 суперкомпьютерных центров, доступных для академических исследований. Для подключения к ним всех университетов страны решено создать сеть между университетами по аналогии с ARPAnet. Все университеты кроме доступа к суперкомпьютерам получили быструю и надежную связь друг с другом. Со временем NSFNET отдали в управление частной компании. Появились другие сети (NASAnet), в том числе частные и корпоративные. Все они использовали протокол IP по крайней мере для общения с другими сетями. Собственно Internet – это совокупность всех компьютерных сетей, общающихся между собой. Если сеть работает на других протоколах (не IP), тогда используют "шлюзы" для общения с другими сетями. В результате каждому пользователю каждой сети потенциально доступны все компьютеры всех сетей.

Это явилось одной из причин создания универсального правила соединения компьютеров и обмена данными между ними. Такие правила называются протоколы и, если сеть поддерживает эти протоколы, то она может быть соединена с любой другой сетью, поддерживающей эти же протоколы. Такие протоколы получили название протоколов межсетевого взаимодействия (Inter network interaction protocol). Отсюда пошло название сети Internet и протокола IP (Internet protocol), описывающего правила межсетевого взаимодействия. Но кроме объединения сетей необходимо еще обмениваться информацией, что, собственно, и является целью самого объединения. Для этого было разработано целое множество протоколов передачи данных, такие как TCP (Transfer control protocol) - протокол управления передачей, FTP (File transfer protocol) - протокол передачи файлов. Все эти протоколы работают "поверх" протокола IP, а FTP работает еще и "поверх" протокола TCP. В этом случае говорят о стеке протоколов TCP/IP. Все протоколы TCP/IP представляют собой иерархию, корнем которой является протокол IP.

Итак, если сети научились общаться друг с другом, то почему бы вместо создания одной большой сети, не объединить много маленьких между собой. Это оказывается гораздо дешевле и надежнее, т.к. выход одной сети из строя ни как не повлияет на работу остальных сетей.

Таким образом, Интернет представляет собой следующее (см. рис. 6.6).

Представим себе транснациональную компанию (к примеру, такую, как Coca Cola), которая имеет свои представительства во многих странах мира. При отсутствии возможностей объединения нескольких сетей в одну, такой компании пришлось бы делать одну большую сеть "на весь мир", поддерживать ее работоспособность, внедрять новые разработки в области коммуникаций, т.к. от сбора и обработки информации никуда не уйдешь, а применение устаревших средств дает больше шансов в выигрыше конкурентам. А представляете, сколько таких сетей было бы во всем мире?


Взаимодействие сетей в Интернет
Возможность объединить локальные сети между собой, заплатив определенную сумму за канал связи, оказывается гораздо дешевле и выгоднее, т.к. каналами владеют конкретные транснациональные корпорации (такие, как GlobalOne), отвечающие за качество канала. Стоимость каналов связи для пользователей удешевляет и то, что ими пользуется не один, а сразу много пользователей, что позволяет таким компаниям окупить затраты на создание и поддержание трансконтинентальных каналов.

Сами же каналы связи могут иметь различную физическую природу. Это может быть оптоволоконный кабель или спутниковый канал. Если говорить о пользователях Интернет, то можно выделить следующие группы: корпоративные пользователи (локальные сети предприятий, входящие в Интернет); рядовые пользователи (домашний компьютер);

Интернет-провайдеры (ISP - Internet Service Provider) - компании, предоставляющие услуги по подключению к Интернет конечным пользователям.

Весьма интересным является вопрос идентификации компьютера в сети, ведь необходимо сделать так, чтобы могли быть объединены не только сети, но и имелась возможность соединить между собой любые два компьютера, подключенные к Интернет. Для идентификации компьютера в Интернет используется так называемый IP-адрес, являющийся 32-х битным числом, которое обычно записывается в виде четырех десятичных чисел разделенных точками, каждое из которых соответствует 8 битам IP-адреса. Например:

IP-адрес

01111011110010000011001001100100.

Записывают

01111011.11001000.00110010.01100100 = 123.200.50.100.

Компьютер, имеющий адрес в сети называют хост (от английского host - хозяин). IP-адрес состоит из двух частей: номера сети - старшая часть адреса, номера хоста в этой сети - младшая часть адреса.

Граница сетевой и хостовой части может находиться в различной позиции адреса, что определяет разные типы IP-адресов. Данная особенность используется для создания сетей с различным (варьируемым) числом хостов. Например, у предприятия в сеть объединены 100 компьютеров, тогда из диапазона IP-адресов можно выделить диапазон в 100 адресов, закрепленных за данной компанией. Процедурой распределения IP-адресов управляет специально созданная организация (IAB).

Недостатки IP:

1) пакет маленький, приходится разбивать файлы на несколько пакетов; -

2) пакеты в пути могут потеряться или испортиться;

3) последовательность доставки пакетов может быть нарушена.

Для решения этих проблем используют TCP (Transmission Control Protocol – протокол управления передачей). TCP разбивает файл на отдельные пакеты, нумерует их (для обеспечения порядка и сохранности) и пересылает с помощью IP (в том числе и информацию о числе пакетов и их номерах). При приеме файла TCP сортирует пакеты и собирает из них файл. Если пакеты пропали – запрашивает их повтор. TCP также проверяет "контрольную сумму" каждого пакета для обеспечения сохранности информации. TCP – протокол более высокого уровня, чем IP. Они используются в паре: TCP/IP.

Можно выделить следующие особенности протоколов TCP/IP:

Стек протоколов TCP/IP делится на 4 уровня:

Рассмотрим некоторые протоколы.

Интернет - ICMP (Internet Control Message Protocol) - протокол управляющих сообщений является вторым важным протоколом межсетевого уровня. Представляет собой часть модуля IP. Протокол ICMP доставляет диагностические и управляющие сообщения от одного IP-адреса к другому.

UDP (User Datagram Protocol) без установления соединения является ненадежным протоколом. Не выполняет никаких функций дополнительно к функциям протокола IP. Используется при пересылке коротких сообщений, когда необходимо экономить накладные расходы на установление связи и проверку успешной доставки данных.

Протокол UDP используют следующие прикладные процессы:


Доменная система имен

Цифровые адреса неудобно использовать. Поэтому одновременно с IP-адресом компьютер может иметь удобочитаемое имя. Для сопоставления каждому адресу определенного имени использовали файлы hosts, которые рассылались централизованно на все компьютеры. По мере роста Internet возрастал объем файла hosts и много времени уходило на его обновление. Сейчас вместо файла hosts используется доменная система имен – DNS (Domain Name System). DNS – метод назначения имен путем возложения на разные группы пользователей ответственности за свое подмножество имен. Каждый уровень ответственности называется "домен". Имена доменов в имени отделяются точками. Домен более высокого уровня записывается справа. Пример: www.elmech.mpei.ac.ru. ru – доменное имя России; ac – академические сети (институты и университеты) mpei – сеть МЭИ; elmech – имя компьютера в сети МЭИ. Распорядитель домена следит за уникальностью имен компьютеров только внутри своего домена. Но это гарантирует то, что не могут появиться в Internet два компьютера с полностью одинаковыми именами.

Изначально было создано 6 доменов верхнего уровня: com - коммерческие организации; edu – учебные заведения; gov – правительственные учреждения; mil – военные учреждения; org – прочие организации; net – сетевые ресурсы.

После выхода Internet за национальные рамки США были созданы национальные домены верхнего уровня (хотя в США привыкли к первым 6 и свои домен us почти не используют). Всего выделено 300 национальных доменов, но используется пока около 150. Примеры: au Австралия dk Дания jp Япония at Австрия de Германия nl Нидерланды by Белорусия ee Эстония no Норвегия be Бельгия es Испания ru Россия bg Болгария fi Финляндия su СССР ca Канада fr Франция se Швеция ch Швейцария il Израиль ua Украина cn Китай it Италия uk Великобритания.

Особенность DNS – адрес компьютера привязан к подсети (известно, кому он принадлежит), а имя привязано к домену, который за него отвечает. Т.е. по имени компьютера невозможно определить, где он установлен.
Распознавание имен

При вводе пользователем имени компьютера его компьютер обращается к ближайшему серверу DNS, который знает соответствие имен и IP-адресов всех компьютеров своего домена. Если он не может распознать имя, то перенаправляет запрос DNS-серверу более высокого домена. DNS-сервер наивысшего уровня направляет запрос к соответствующему домену, тот – к своему поддомену и т.д. до тех пор, пока соответствие не будет найдено. Если все DNS-сервера работают нормально, то каждое имя может быть превращено в IP-адрес, который и используется для исполнения запроса пользователя. (Если же не удается распознать имя – ищи ошибку в правописании).
Подключение к Интернету

При наличие компьютера и телефонной связи для доступа к Интернет необходимо следующее:

На сегодняшний день существует достаточно широкий спектр видов подключения, различающихся как по цене, так и по качеству соединения (скорости или пропускной способности канала). Как и везде - чем качественнее услуга, тем она дороже. Выбор способа соединения с Интернет достаточно прост - Вы получаете информацию о стоимости тех или иных услуг, того или иного провайдера и вольны выбрать то, что Вам наиболее всего подходит. Если возникают какие-то сомнения, то все вопросы можно выяснить у специалистов компании. Не стоит забывать и о неформальном способе получения информации о качестве предоставляемых услуг от других пользователей Интернет (это могут быть Ваши знакомые, друзья и др.).

Выбрав провайдера и способ подключения, Вы заключаете договор с конкретной организацией, в котором указываются Ваши данные, а также номер телефона, по которому выполняется соединение по телефонной линии с помощью модема. После чего Вы получаете, в зависимости от выбранной компании, либо имя пользователя и пароль, либо уникальный идентификационный номер, ввод которых необходим при соединении с провайдером.

В описанном выше случае кроме всего прочего Вам понадобится также устройство, обеспечивающее сопряжение компьютера с телефонной линий, которое называется модем (сокращение от модулятор-демодулятор). Как правило, установка модема в системе Windows представляет из себя достаточно простую процедуру, проходящую в режиме диалога.

Если же Вам необходим выход в Интернет через локальную сеть Вашего предприятия (учреждения, организации), которая уже полностью или частично входит в состав Интернет, то заключение договора с Интернет-провайдером отпадает автоматически, т.к. соединение уже существует. В данном случае Вам необходимо и достаточно установить на свой компьютер сетевую плату и подключить компьютер к сети. Как правило, данную работу проделывает сетевой администратор или иной человек, ответственный за работу компьютерной сети.

После того, как Вы обеспечили канал доступа к Интернет и установили коммуникационное оборудование (модем или сетевую плату), Вы можете спокойно работать во Всемирной паутине, используя для этого специальные программы.

В случае использования модема Вам, прежде всего, придется настроить Удаленный доступ к сети, значок которого вы можете найти в папке Мой компьютер на Рабочем столе.

Основной программой для работы с Интернетом является так называемый Веб броузер (Web browser). Существует огромное множество броузеров, работающих под управлением самых разных операционных систем. К их числу относятся Internet Explorer, Netscape Navigator, Opera, HotJava и многие другие. Одним из самых популярных броузеров является Internet Explorer, который входит в состав ОС Windows.

Internet Explorer

Запуск Internet Explorer производится либо двойным щелчком на ярлыке, который располагается на рабочем столе (см. рис.6.7), либо через меню Пуск - Программы - Internet Explorer.

После двойного щелчка на ярлыке открывается окно Internet Explorer (см. рис.6.8).

Рис. 6.7. Ярлык Internet Explorer

Рис. 6.8. Основное окно Internet Explorer
Просмотр информации в WWW

Для работы в интернете Вам потребуется знание адресов Интерент-серверов с интересующей Вас тематикой. Такие адреса называются URL (Unique Resource Locator). Общий вид URL можно представить следующим образом:

<служба Интернет> :// <адрес сервера> / <каталог>.

К наиболее часто встречающимся службам относятся ftp и http. Ftp предназначена исключительно для передачи файлов в виде именованного потока данных, а http является службой, задача которой передавать по сети Интернет-страницы.

Адрес сервера, в свою очередь, имеет структуру, вид которой можно представить так:

<имя сервера>.<домен N-го уровня>.<…>.<домен 1-го уровня>

К доменам 1-го уровня относятся такие имена как:

com - коммерческие организации;

ru - росcийский Интернет;

org - прочие организации;

gov - правительственные учреждения.

В качестве доменного имени второго уровня, как правило, выступает название или аббревиатура названия организации, владеющей данным доменом. Например, microsoft.com, sun.com, ibm.com, ibm.ru. Домена второго уровня в URL может и не быть. Например, www.ru - сервер Россия-он-лайн.

Имя сервера может быть выбрано абсолютно произвольным, но имя www считается именем Интернет-сервера по умолчанию. Например, www.ael.ru - сервер ХГАЭП.

Именем каталога может являться абсолютно любая строка, но, как правило, имя каталога соответствует какой-то подтеме основной тематики сервера. Например, в каталогах docs или doc часто расположена какая-либо документация.

Все имена в URL пишутся исключительно буквами латинского алфавита, цифрами, могут содержать знаки подчеркивания, причем регистр букв не имеет значения.

В окне броузера существует строка с меткой Адрес (см. рис. 6.9), в которой и осуществляется ввод адреса, а активизация процесса соединения по указанному адресу вызывается нажатием клавиши Enter по окончанию ввода, либо нажатием кнопки Переход справа от строки.

Рис. 6.9 Поле ввода Интернет-адреса
Если Вы зашли на страничку, а весь текст представляет собой набор неизвестных символов, не отчаивайтесь, в меню Вид выберите Вид кодировки (рис. 6.10) и поэкспериментируйте, пока текст не станет читабельным.

Рис. 6.10. Изменение кодировки

Поиск информации

Итак, у нас есть подключенный к Интерент компьютер с настроенным броузером. С чего же начать? Действительно, допустим Вам захотелось узнать рецепт пряников. Где его найти? Можно попробовать URL www.pryaniki.ru или www.pryaniki.com, может Вам повезет и такой адрес в Интернет есть и он действительно посвящен всему, что связанно с пряниками, но так бывает, увы, не часто.

Существует целое множество способов узнать нужный URL - реклама на телевидении, в газетах, журналах, на улице, радио, у знакомых. Но самый прогрессивный способ - это поиск. Для целей поиска информации в Интернет существует огромное множество так называемых поисковых серверов. Все что необходимо сделать на сайте такого сервера - ввести строку с вопросом и нажать кнопку Поиск. В случае с пряниками строка может иметь вид "рецепт пряников". Приведем адреса некоторых из таких серверов: www.yandex.ru, www.rambler.ru, www.aport.ru, www.yahoo.com.
Программное обеспечение для работы с электронной почтой

Электронная почта появилась гораздо раньше Интернета, с рождением которого появились новые возможности в общении людей. Если раньше электронной почтой могли пользоваться исключительно военные и правительственные организации, то сегодня адрес электронной почты имеет практически каждый человек, связанный с Интернет.

В сети существуют специальные серверы, в задачи которых входит функция получения и отсылки электронных сообщений, создаваемых пользователями. Популярность электронной почты в сегодняшнем мире столь велика, что выключись хоть на час все почтовые серверы, последствия могут быть самыми непредсказуемыми. Большую степень популярности электронной почте принесла ее дешевизна, по сравнению с другими способами общения и оперативность, которая достаточно велика, т.к. время доставки почтового сообщения при нормальных условиях оказывается таким, что сообщение из Хабаровска в Санкт-Петербург доходит менее чем за пять минут. Естественно, что здесь большую роль играет объем самого сообщения, но речь идет об объеме, сравнимым со средним объемом обычного письма.

Для отправки сообщения достаточно указать адрес абонента, указать тему (как правило, необязательно), ввести текст самого сообщения и отравить письмо. После этого почтовый сервер свяжется с почтовым сервером, указанным в адресе абонента и перешлет ему всю указанную информацию.

Получение сообщения по электронной почте представляет собой обратный процесс. Вы соединяетесь с Вашим почтовым сервером, указываете имя пользователя (оно является частью Вашего почтового адреса) и пароль. После чего все сообщения, находящиеся в почтовом ящике пересылаются на Ваш компьютер. Полученные сообщения могут быть удалены из почтового ящика, либо оставлены там на время по Вашему желанию. Данный процесс зависит от настроек почтовой программы, которой Вы пользуетесь.

Рассмотрим структуру адреса электронной почты:
<имя пользователя>@<имя сервера>
Имя пользователя идентифицирует Ваш почтовый ящик, а имя сервера указывает на компьютер в сети, являющийся почтовым сервером. Знак @ является разделителем между именем пользователя и именем сервера и пишется слитно (без пробелов) между ними. Имя пользователя и сервера, как и в случае с URL могут быть написаны исключительно буквами латинского алфавита, цифрами, содержать знаки подчеркивания.

Примерам всеобще известных серверов, предоставляющих почтовые услуги являются: mail.ru, mailru.com, yahoo.com и многие другие. Пример почтового адреса может выглядеть так: mypost@mail.ru.

Основной характеристикой почтового ящика является его объем. Для общения со своими друзьями достаточно ящика объемом 1-5 Мб. Если Вы пользуетесь услугами провайдера, то Вам может быть абсолютно бесплатно выделен почтовый ящик на сервере компании. Его объем определяется самим провайдером, а иногда на объем не накладывают ограничений.

В настоящее время существует масса возможностей получить полностью бесплатно почтовый ящик на одном из бесплатных почтовых серверов, к которым относятся перечисленные выше. Объемы таких ящиков колеблются в пределах от 2 до 100 Мб. С таким ящиками можно работать без применения специальных почтовых программ, а использовать обычный броузер, такой как Internet Explorer.

Специализированными же программами для работы с почтой являются такие продукты как The Bat!, Outlook Express, Netscape Messenger и др. Преимущественной особенностью почтовых программ по сравнению с броузером является то, что программа изначально ориентирована на работу с почтой и в ней предусмотрен целый ряд специальных функций по созданию, получению, отправлению, просмотру и отбору сообщений. Такие программы могут быть настроены сразу на несколько почтовых ящиков и имеют огромное множество самых тонких настроек в работе.


Отправка сообщений электронной почты

При отправке сообщений необходимо соблюдать правила этикета пользования электронной почтой.

Запрещается отправлять не затребованную корреспонденцию незнакомым лицам, пользоваться программами массовой рассылки почты. Запрещается рассылать компьютерные вирусы, это действие несет за собой уголовную ответственность.

При обращении за консультациями к незнакомым людям следует составить очень вежливый и точный запрос с принесенными извинениями и оставить адрес своей электронной почты. Далее следует ждать ответа. Если он не последовал, расценивайте это как отказ и попробуйте найти другого специалиста.

С друзьями можете расслабиться и наслаждаться общением.
Прием сообщений электронной почты

При получении почты надо быть особо бдительным. Святое правило: НИКОГДА не открывайте файлы, если их источник Вам неизвестен. Не заполняйте никаких присланных Вам анкет, даже если там сказано, что Вы выиграли 1000000$.

Внимательно читайте вашу корреспонденцию, если друзья просят Вас откликнуться, делайте это сразу, сообщив, можете Вы помочь или нет. Если корреспонденция пришла от незнакомца, по содержанию письма решайте сами откликнуться или нет.






1   2   3   4


Таблица. Типичные категории применения ЭС
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации