Главная › Интернет › Классификация антивирусов компьютерных. Классификация компьютерных вирусов и антивирусных программ. Программные продукты на основе технологий Bitdefender

Классификация антивирусов компьютерных. Классификация компьютерных вирусов и антивирусных программ. Программные продукты на основе технологий Bitdefender

Моделирование - это создание модели, т. е. образа объекта, заменяющего его, для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.

Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом.

Модели объектов являются более простыми системами, с четкой; структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями, позволяющими более детально проанализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях. Таким образом, моделирование представляет собой инструмент анализа сложных систем и объектов.

К моделям выдвигается ряд обязательных требований. Во-первых, модель должна быть адекватной объекту, т. е. как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств.

Во-вторых, модель должна быть полной. Это означает, что она должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект, т. е. получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях.

Множество применяющихся моделей можно классифицировать по следующим критериям:

· способ моделирования;

· характер моделируемой системы;

· масштаб моделирования.

По способу моделирования различают следующие типы моделей:

· аналитические, когда поведение объекта моделирования описывается в виде функциональных зависимостей и логических условий;

· имитационные, в которых реальные процессы описываются набором алгоритмов, реализуемых на ЭВМ.

По характеру моделируемой системы модели делятся:

· на детерминированные, в которых все элементы объекта моделирования постоянно четко определены;

· на стохастические, когда модели включают в себя случайные элементы управления.

В зависимости от фактора времени модели делятся на статические и динамические. Статические модели (схемы, графики, диаграммы потоков данных) позволяют описывать структуру моделируемой системы, но не дают информации о ее текущем состоянии, которое изменяется во времени. Динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе. В отличие от статических, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически вычислять различные параметры процессов и результаты воздействий на систему.

Модели можно делить на следующие виды:

1) Функциональные модели - выражают прямые зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.

2) Модели, выраженные с помощью систем уравнений относительно эндогенных величин. Выражают балансовые соотношения между различными экономическими показателями (например, модель межотраслевого баланса).

3) Модели оптимизационного типа. Основная часть модели - система уравнений относительно эндогенных переменных. Но цель - найти оптимальное решение для некоторого экономического показателя (например, найти такие величины ставок налогов, чтобы обеспечить максимальный приток средств в бюджет за заданный промежуток времени).

4) Имитационные модели - весьма точное отображение экономического явления. Имитационная модель позволяет отвечать на вопрос: «Что будет, если…». Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать вариантные расчеты.

Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости.

С другой стороны, модели можно делить на управляемые и прогнозные. Управляемые модели отвечают на вопрос: «Что будет, если...?»; «Как достичь желаемого?», и содержат три группы переменных: 1) переменные, характеризующие текущее состояние объекта; 2) управляющие воздействия - переменные, влияющие на изменение этого состояния и поддающиеся целенаправленному выбору; 3) исходные данные и внешние воздействия, т.е. параметры, задаваемые извне, и начальные параметры.

В прогнозных моделях управление не выделено явно. Они отвечают на вопросы: «Что будет, если все останется по-старому?».

Далее, модели можно делить по способу измерения времени на непрерывные и дискретные. В любом случае, если в модели присутствует время, то модель называется динамической. Чаще всего в моделях используется дискретное время, т.к. информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически. Но с формальной точки зрения непрерывная модель может оказаться более простой для изучения. Отметим, что в физической науке продолжается дискуссия о том, является ли реальное физическое время непрерывным или дискретным.

Обычно в достаточно крупные социально-экономические модели входят материальный, финансовый и социальный разделы. Материальный раздел - балансы продуктов, производственных мощностей, трудовых, природных ресурсов. Это раздел, описывающий основополагающие процессы, это уровень, обычно слабо подвластный управлению, особенно быстрому, поскольку весьма инерционен.

Финансовый раздел содержит балансы денежных потоков, правила формирования и использования фондов, правила ценообразования и.т.п. На этом уровне можно выделить много управляемых переменных. Они могут быть регуляторами. Социальный раздел содержит сведения о поведении людей. Этот раздел вносит в модели принятия решений много неопределенностей, поскольку трудно точно правильно учесть такие факторы как трудоотдача, структура потребления, мотивация и.т.п.

При построении моделей, использующих дискретное время, часто применяют методы эконометрики. Среди них популярны регрессионные уравнения и их системы. Часто используют лаги (запаздывания в реакции). Для систем, нелинейных по параметрам, применение метода наименьших квадратов встречает трудности.

Популярные в настоящее время подходы к процессам бизнес-реинжиниринга основаны на активном использовании математических и информационных моделей.

При построении любой модели процесса управления желательно придерживаться следующего плана действий:

1) Сформулировать цели изучения системы;

2) Выбрать те факторы, компоненты и переменные, которые являются наиболее существенными для данной задачи;

3) Учесть тем или иным способом посторонние, не включенные в модель факторы;

4) Осуществить оценку результатов, проверку модели, оценку полноты модели.

Сам процесс моделирования может быть представлен в виде цикла, в котором можно выделить пять этапов:

1. Постановка проблемы и ее анализ - выделяются важные черты

и свойства объекта, исследуются взаимосвязи элементов в структуре объекта, формулируются гипотезы, объясняется поведение и развитие объекта.

2. Построение модели - выбирается тип модели, оценивается возможность его применения для решения поставленных задач, уточняется перечень отображаемых параметров моделируемого объекта и связи между ними. Для сложных объектов определяется возможность построения нескольких моделей, отражающих различные аспекты функционирования объекта.

3. Подготовка исходной информации - осуществляется сбор данных об объекте (на основании изучения модели). Затем происходит их обработка с помощью методов теории вероятности, математической статистики и экспертных процедур.

4. Проведение расчетов и анализ результатов эксперимента - производится оценка достоверности результатов.

5. Применение результатов на практике - работа с моделируемым

объектом с учетом его предполагаемых свойств, полученных при изучении моделей. При этом полагается, что эти свойства с достаточным уровнем вероятности действительно присущи данному объекту. Последнее положение должно основываться на результатах предыдущего этапа.

Если полученные на пятом этапе результаты недостаточны, изменился сам объект или его окружающая среда, то происходит возврат к первому этапу и новое прохождение цикла моделирования.

Моделирование бизнес-процессов в последние годы стало модной тенденцией, охватившей многие крупные (и даже не очень крупные) предприятия. Во многих компаниях как грибы растут департаменты организационного развития, отделы процессного управления и иные подразделения, основная задача которых заключается в выработке рекомендаций по совершенствованию деятельности компании на основе применения процессного подхода. На рынке услуг также доступны предложения в области процессного консалтинга, в том числе предложения с конкретной отраслевой специализацией (например, в области постановки процессов разработки приложений или ведения других ИТ-проектов либо в области совершенствования систем управления компаниями).

Настоящий цикл статей посвящен использованию процессного подхода, моделированию бизнес-процессов и их практическому применению. Темы, планируемые к освещению в данном цикле, включают обсуждение наиболее широко распространенных типов моделей, способов их хранения, их достоинств и недостатков. Помимо этого мы обсудим средства интеграции с информационными системами и средствами управления бизнес-процессами (включая решения, использующие языки описания бизнес-процессов); имитационное моделирование процессов, контроль и анализ выполнения процессов в реальной жизни, создание решений на основе средств моделирования бизнес-процессов.

Хочу обратить внимание на то, что, во-первых, в данном цикле представлена личная точка зрения автора на моделирование бизнес-процессов, не имеющая отношения к официальным мнениям поставщиков обсуждаемых инструментов и услуг; во-вторых, данный цикл не претендует на систематичность изложения - он лишь отражает аспекты процессного подхода, показавшиеся автору наиболее интересными и заслуживающими внимания.

Коротко о процессном подходе

ССуть процессного подхода проста. Деятельность сотрудников компании делится на две категории: повторяющаяся (периодически или в результате наступления каких-либо событий), называемая процессами, и неповторяющаяся, называемая проектами, мероприятиями или программами. С этой точки зрения процесс есть связанный набор повторяемых действий, которые преобразуют исходный материал и (или) информацию в конечный продукт (или услугу) в соответствии с предварительно установленными правилами. Как правило, процессы составляют значительную часть деятельности организаций. Учитывая, что процесс имеет конечный результат, рассмотрение деятельности компании как совокупности процессов позволяет более оперативно реагировать на изменение внешних условий, избегать дублирования деятельности и затрат, не приводящих к желаемому результату, правильно мотивировать сотрудников для его достижения.

Моделирование бизнес-процессов обычно означает их формализованное графическое описание. Хотя моделирование применения процессного подхода и совершенствования деятельности компании на его основе не является обязательным, в последнее время во многих компаниях ему уделяется серьезное внимание. Далее мы обсудим, какие задачи могут быть решены с его помощью.

Практическое применение моделирования бизнес-процессов

Моделирование бизнес-процессов используется на практике для решения широкого спектра задач. Один из наиболее типичных способов применения подобных моделей - это совершенствование самих моделируемых процессов. На практике производится описание процессов «как есть» (то есть именно так, как они происходят в действительности), а затем различными способами выявляются узкие места в этих процессах и на основе данного анализа создается несколько моделей «как должно быть».

Выявление узких мест в процессах может осуществляться разными способами. Один из них - имитационное моделирование. Исходными данными для такого моделирования являются сведения о вероятности наступления событий, влияющих на выполнение процесса, о среднем времени выполнения функций в процессе и законах распределения времени выполнения, а также об иных характеристиках, например задействованных в процессе ресурсах.

Другой способ выявления узких мест основан на анализе реальных процессов и соответственно реального времени выполнения функций или ожидания доступности ресурсов. Реальные значения могут быть как получены из информационных систем (если процесс автоматизирован с достаточно высокой степенью), так и определены путем обычного хронометража и иных наблюдений.

Еще один способ применения описания бизнес-процессов - это использование совокупности моделей процессов для генерации корпоративной нормативно-правовой базы, например регламентов процессов, положений о подразделении, должностных инструкций. Особенно часто подобные технологии применяются при подготовке компании к сертификации на соответствие одному из стандартов качества. Сегодня практически все средства моделирования бизнес-процессов позволяют получать данные об объектах на моделях и их взаимосвязях и представлять их в виде документов, хотя технологии, лежащие в основе подобных решений, могут быть различны.

Нередко модели бизнес-процессов применяются при совершенствовании системы управления компаниями и разработке системы мотивации персонала - для этого обычно моделируются цели компании, каждая из которых разбивается на более детальные до тех пор, пока это разбиение не станет столь подробным, что отдельные цели окажутся связанными с деятельностью конкретных сотрудников. Затем для этих целей формируются количественные показатели, характеризующие степень их достижения, и на основе этих показателей создается система мотивации персонала.

Моделирование бизнес-процессов широко применяется при проектировании информационных систем или иных ИТ-решений - сегодня описание процессов при управлении требованиями и создании спецификаций стало практически правилом хорошего тона, и в современном техническом задании вполне можно увидеть не только список требований, но и модели процессов. И, что бы ни говорили на эту тему специалисты в области управленческого и процессного консалтинга, не стоит забывать о том, что во многих случаях именно задача корректной автоматизации и информационной поддержки деятельности компании является основной при принятии решения о моделировании бизнес-процессов.

Перечисленными задачами далеко не исчерпывается область применения моделирования бизнес-процессов - здесь приведены лишь некоторые примеры использования этого вида моделирования.

Процессный подход и CASE-технологии

Модели, объекты и связи

При моделировании бизнес-процессов, как правило, манипулируют понятиями модели, объекта и связи. Модель - это совокупность графических символов, их свойств, атрибутов и связей между ними, которая адекватно описывает некоторые свойства моделируемой предметной области. Возможные типы моделей и правила их построения (в том числе доступные для применения графические символы и правила существования связей между ними) определяются выбранной методологией моделирования, а система условных обозначений, принятая в используемой модели, определяется выбранной нотацией.

Существует довольно много методологий моделирования, используемых сегодня при описании бизнес-процессов. К наиболее популярным из них можно отнести методологию DFD (Data Flow Diagrams), описывающую диаграммы потоков данных, которые используются при анализе требований и функциональном проектировании информационных систем; STD (State Transition Diagram), рассматривающую диаграммы перехода состояний для проектирования систем реального времени; ERD (Entity-Relationship Diagrams), раcсматривающую диаграммы «сущность - связь», которые применяются при логическом проектировании информационных систем; FDD (Functional Decomposition Diagrams), описывающую диаграммы функциональной декомпозиции; SADT (Structured Analysis and Design Technique), представляющую собой довольно популярную в 90-х годах технологию структурного анализа и проектирования. В последнее время популярна также методология ARIS, рассматривающая совокупность различных типов моделей (включая и поддерживаемые некоторыми другими методологиями), которые используются для описания всех подсистем компании. Не менее популярно и семейство методологий IDEF, применяемых для проектирования бизнес-процессов и данных (разработчики баз данных, как правило, неплохо знакомы с методологией IDEF1X, описывающей логические и физические модели данных, а методология IDEF0 весьма популярна у аналитиков, описывающих бизнес-процессы). У разработчиков приложений очень популярна методология UML (Unified Modelling Language), используемая при проектировании информационных систем и приложений с целью описания требований к информационной системе, сценариев работы пользователей, изменения состояний системы и данных в процессе работы и классов будущего приложения.

Инструменты моделирования

Хотя рисовать модели на бумаге не возбраняется, современное моделирование бизнес-процессов обычно осуществляется с использованием CASE-средств - Computer Aided System Engineering - проектирование систем с помощью компьютера. На современном рынке программного обеспечения CASE-средств не одна сотня. В такой ситуации имеет смысл обсудить их классификацию и задачи, которые можно решить с их помощью (применительно к процессному подходу).

Из информационных технологий к CASE-средствам обычно относят инструменты, позволяющие автоматизировать те или иные процессы жизненного цикла ИТ-решений. Впрочем, с их помощью нередко решаются и задачи, не имеющие прямого отношения к ИТ-решениям.

Особенностями современных CASE-средств являются наглядные графические средства для создания моделей, использование средств их хранения в виде файлов или в виде данных в специальном репозитарии, а зачастую - средства интеграции с другими инструментами (например, со средствами разработки приложений, офисными приложениями, другими CASE-средствами, инструментами, применяемыми при внедрении информационных систем). Часто CASE-средства содержат средства генерации отчетов на основе моделей, средства реинжиниринга - генерации моделей на основе имеющихся данных (например, содержащихся в реляционной базе данных). Нередко CASE-средства включают прикладные программные интерфейсы и даже среды разработки решений на собственной основе.

CASE-средства можно классифицировать по типам:

средства анализа и моделирования, предназначенные для создания описаний процессов и иных предметных областей как таковых;
средства анализа и проектирования, используемые для управления требованиями и документирования ИТ-проектов;
средства моделирования приложений (сегодня наиболее распространенной категорией таких средств является семейство средств UML-моделирования);
средства проектирования данных, обеспечивающие моделирование данных и генерацию схем баз данных для наиболее распространенных СУБД.

Для описания бизнес-процессов применяются все перечисленные категории средств, кроме, возможно, последней: моделирование данных является особой областью с вполне конкретными задачами и конкретным ожидаемым результатом и используется не столько бизнес-аналитиками, сколько разработчиками приложений.

Рис. 1. Borland Together

К наиболее популярным в нашей стране средствам описания бизнес-процессов можно отнести средства UML-моделирования Rational Rose (IBM) и Together (Borland) - рис. 1, семейство AllFusion Business Process Modeler (BPwin) для описания бизнес-процессов с помощью методологии IDEF0 (Computer Associates) и организации коллективной работы над единым репозитарием моделей (рис. 2), ARIS (IDS Scheer) - инструмент коллективной работы над совокупностью взаимосвязанных моделей различных типов (рис. 3), предназначенных для описания бизнес-процессов, данных и информационных систем, деятельности компаний, Visio (Microsoft) - средство создания различных типов моделей бизнес-процессов и данных, позволяющее создавать диаграммы и модели с применением различных методологий (рис. 4).

Рис. 2. CA AllFusion Business Process Modeler (BPwin)

Рис. 3. ARIS Business Architect

Рис. 4. Microsoft Visio

О многих из перечисленных выше инструментов мы неоднократно писали в нашем журнале, и интересующиеся могут найти соответствующие статьи на нашем сайте: .

Какой из инструментов следует выбирать для моделирования бизнес-процессов? В первую очередь это определяется целями и объемом моделирования, функциональностью средств, их интеграцией с другими инструментами и приложениями и в значительно меньшей степени - наличием знаний и опыта применения того или иного инструмента у авторов моделей. Естественно, в этом случае нужно представлять, какие возможности средства моделирования требуются для решения стоящей перед пользователем задачи. Впрочем, о возможностях подобных средств мы подробнее поговорим в последующих статьях.

Введение.

1. Основные принципы моделирования систем управления.

1.1. Принципы системного подхода в моделировании систем управления.

1.2. Подходы к исследованию систем управления.

1.3. Стадии разработки моделей.

2. Общая характеристика проблемы моделирования систем управления.

2.1. Цели моделирования систем управления.

3. Классификация видов моделирования систем.

Заключение.

Список литературы.

1.1. ВВЕДЕНИЕ

В данной курсовой работе по теме “Применение моделирования при исследовании систем управления” я попытаюсь раскрыть основные методы и принципы моделирования в разрезе исследования систем управления.

Моделирование (в широком смысле) является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в различных сферах инженерной деятельности. Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановимся на философских аспектах моделирования, а точнее общей теории моделирования.

Методологическая основа моделирования. Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objection - предмет). Выработка методологии направлена на упорядочение получения и обработки информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.

В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.

Обобщенно моделирование можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинала могут быть различными:

1) моделирование как познавательный процесс, содержащий переработку информации, поступающей из внешней среды, о происходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;

2) моделирование, заключающееся в построении некоторой системы-модели (второй системы), связанной определенными соотношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом случае отображение одной системы в другую является средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосредственного изучения поступающей информации.

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

Моделирование начинается с формирования предмета исследований - системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднозначность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей исследователя. Отличительной особенностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования; оно становится неотъемлемой частью всего жизненного цикла системы. Объясняется это в первую очередь технологичностью моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники: достаточно высокой скоростью получения результатов моделирования и их сравнительно невысокой себестоимостью.

1.1. Принципы системного подхода в моделировании систем.

В настоящее время при анализе и синтезе сложных (больших) систем получил развитие системный подход, который отличается от классического (или индуктивного) подхода. Последний рассматривает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует (конструирует) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды.

Объект моделирования. Специалисты по проектированию и эксплуатации сложных систем имеют дело с системами управления различных уровней, обладающими общим свойством - стремлением достичь некоторой цели. Эту особенность учтем в следующих определениях системы. Система S - целенаправленное множество! взаимосвязанных элементов любой природы. Внешняя среда Е- множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием. "

В зависимости от цели исследования могут рассматриваться разные соотношения между самим объектом S и внешней средой Е. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные взаимодействия этого объекта с внешней средой.

С развитием науки и техники сам объект непрерывно усложняется, и уже сейчас говорят об объекте исследования как о некоторой сложной системе, которая состоит из различных компонент, взаимосвязанных друг с другом. Поэтому, рассматривая системный подход как основу для построения больших систем и как базу создания методики их анализа и синтеза, прежде всего необходимо определить само понятие системного подхода.

Системный подход - это элемент учения об общих законах развития природы и одно из выражений диалектического учения. Можно привести разные определения системного подхода, но наиболее правильно то, которое позволяет оценить познавательную сущность этого подхода при таком методе исследования систем, как моделирование. Поэтому весьма важны выделение самой системы S и внешней среды Е из объективно существующей реальности и описание системы исходя из общесистемных позиций.

При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель М. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.

1.2. Подходы к исследованию систем.

Важным для системного подхода является определение структуры системы - совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т. е. когда изучаются функции системы. В соответствии с этим наметился ряд подходов к исследованию структуры системы с ее свойствами, к которым следует прежде всего отнести структурный и функциональный.

При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры - это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов.

Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели. Поскольку функция отображает свойство, а свойство отображает взаимодействие системы S с внешней средой Е, то свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов S iV) и подсистем Si системы, либо системы S в целом.

При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести количественные и качественные характеристики систем. Для количественной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные характеристики системы находятся, например, с помощью метода экспертных оценок.

Проявление функций системы во времени S(t), т. е. функционирование системы, означает переход системы из одного состояния в другое, т. е. движение в пространстве состояний Z. При эксплуатации системы S весьма важно качество ее функционирования, определяемое показателем эффективности и являющееся значением критерия оценки эффективности. Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Система S может оцениваться либо совокупностью частных критериев, либо некоторым общим интегральным критерием.

Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т. е. S"=S"(M), и может рассматриваться по отношению к внешней среде Е. Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S. Правильное понимание взаимосвязей как внутри самой модели М, так и взаимодействия ее с внешней средой Е в значительной степени определяется тем, на каком уровне находится наблюдатель.

Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Такой классический подход может быть использован при создании достаточно простых моделей. Процесс синтеза модели М на основе классического (индуктивного) подхода представлен на рис. 1.1, а. Реальный объект, подлежащий моделированию, разбивается на отдельные подсистемы, т. е. выбираются исходные данные Д для моделирования и ставятся цели Ц, отображающие отдельные стороны процесса моделирования. По отдельной совокупности исходных данных Д ставится цель моделирования отдельной стороны функционирования системы, на базе этой цели формируется некоторая компонента К будущей модели. Совокупность компонент объединяется в модель М.

Таким образом, разработка модели М на базе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Поэтому классический подход может быть использован для реализации сравнительно простых моделей, в которых возможно разделение и взаимно независимое рассмотрение отдельных сторон функционирования реального объекта. Для модели сложного объекта такая разобщенность решаемых задач недопустима, так как приводит к значительным затратам ресурсов при реализации модели на базе конкретных программно-технических средств. Можно отметить две отличительные стороны классического подхода: наблюдается движение от частного к общему, создаваемая модель (система) образуется путем суммирования отдельных ее компонент и не учитывается возникновение нового системного эффекта.

С усложнением объектов моделирования возникла необходимость наблюдения их с более высокого уровня. В этом случае наблюдатель (разработчик) рассматривает данную систему S как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т. е. системы более высокого ранга, и вынужден перейти на позиции нового системного подхода, который позволит ему построить не только исследуемую систему, решающую совокупность задач, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасистемы.

Системный подход получил применение в системотехнике в связи с необходимостью исследования больших реальных систем, когда сказалась недостаточность, а иногда ошибочность принятия каких-либо частных решений. На возникновение системного подхода повлияли увеличивающееся количество исходных данных при разработке, необходимость учета сложных стохастических связей в системе и воздействий внешней среды Е. Все это заставило исследователей изучать сложный объект не изолированно, а во взаимодействии с внешней средой, а также в совокупности с другими системами некоторой метасистемы.

Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей, пропорци-1 овальных их значимости, на всех этапах исследования системы 5" и построения модели М". Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного - формулировки цели функционирования. На основе исходных данных Д, которые известны из анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования Т к модели системы S. На базе этих требований формируются ориентировочно некоторые подсистемы П, элементы Э и осуществляется наиболее сложный этап синтеза - вы-< бор В составляющих системы, для чего используются специальные критерии выбора КВ.

При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы, которая определяется как некоторая разность между какими-то показателями результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.

1.3. Стадии разработки моделей.

На базе системного подхода может быть предложена и некоторая последовательность разработки моделей, когда выделяют две основные стадии проектирования: макропроектирование и микропроектирование.

На стадии макропроектирования на основе данных о реальной системе S и внешней среде Е строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения модели системы, выбирается модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели М реальной системы S. Построив модель системы и модель внешней среды, на основе критерия эффективности функционирования системы в процессе моделирования выбирают оптимальную стратегию управления, что позволяет реализовать возможности модели по воспроизведению отдельных сторон функционирования реальной системы S.

Стадия микропроектирования в значительной степени зависит от конкретного типа выбранной модели. В случае имитационной модели необходимо обеспечить создание информационного, математического, технического и программного обеспечении системы моделирования. На этой стадии можно установить основные характеристики созданной модели, оценить время работы с ней и затраты ресурсов для получения заданного качества соответствия модели процессу функционирования системы S.

Независимо от типа используемой модели М при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода: 1) пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели; 2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик; 3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования; 4) целостность отдельных обособленных стадий построения модели.

Модель М должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. Цель может быть сформулирована качественно, тогда она будет обладать большей содержательностью и длительное время может отображать объективные возможности данной системы моделирования. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отображает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение цели.

Построение модели относится к числу системных задач, при решении которых синтезируют решения на базе огромного числа исходных данных, на основе предложений больших коллективов специалистов. Использование системного подхода в этих условиях позволяет не только построить модель реального объекта, но и на базе этой модели выбрать необходимое количество управляющей информации в реальной системе, оценить показатели ее функционирования и тем самым на базе моделирования найти наиболее эффективный вариант построения и выгодный режим функционирования реальной системы S.

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

С развитием системных исследований, с расширением экспериментальных методов изучения реальных явлений все большее значение приобретают абстрактные методы, появляются новые научные Дисциплины, автоматизируются элементы умственного труда. Важное значение при создании реальных систем S имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на! чисто теоретических изысканиях. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний.

Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный! процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование! означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математических экспериментов.

Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов! поведения, построение системы S в соответствии с поставленной! перед нею целью - основная проблема при проектировании современных систем, поэтому моделирование можно рассматривать как один из методов, используемых при проектировании и исследовании больших систем.

Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия - основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаться чисто теоретическим путем, но, по сути, базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных; процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность. В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедур организации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществляв ют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. 3

Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса. В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе) удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т. д.

В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель, имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качестве, которое характеризует реальный объект. Объективно реальный объект обладает некоторой формальной структурой, поэтому для любой модели характерно наличие некоторой структуры, соответствующей формальной структуре реального объекта, либо изучаемой стороне этого объекта.

В основе моделирования лежат информационные провесы, поскольку само создание модели М базируется на информации о реальном объекте. В процессе реализации модели получается информация о данном объекте, одновременно в процессе эксперимента с моделью вводится управляющая информация, существенное место занимает обработка полученных результатов, т. е. информация лежит в основе всего процесса моделирования.

Характеристики моделей систем. В качестве объекта моделирования выступают сложные организационно-технические системы, которые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель М также становится системой S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее.

1. Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.

2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.

3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

4. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам. решения задач, достоверности исходной информации и т. д. Основной характеристикой неопределенности служит такая мера информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы. При моделировании основная цель - получение требуемого соответствия модели реальному объекту и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью. Таким образом, понятие неопределенности, характеризующее большую систему, применимо к модели М и является одним из ее основных признаков .

5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению - непрерывные и дискретные и т. д. Поведенческая страта рассмотрения системы ^позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя.

6. Адаптивность, которая является свойством высокоорганизованной системы. Благодаря адаптивности удается приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды. Применительно в модели существенна возможность ее адаптации в широком спектре возмущающих воздействий, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным. Надо отметить, что существенным может оказаться вопрос устойчивости модели к различным возмущающим воздействиям. Поскольку модель М - сложная система, весьма важны вопросы, связанные с ее существованием, т. е. вопросы живучести, надежности и т. д..

7. Организационная структура системы моделирования, которая во многом зависит от сложности модели и степени совершенства средств моделирования. Одним из последних достижений в области моделирования можно считать возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов. Необходимы оптимальная организационная структура комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечении системы моделирования S"(M), оптимальная организация процесса моделирования, поскольку следует обращать особое внимание на время моделирования и точность получаемых результатов.

8. Управляемость модели, вытекающая из необходимости обеспечивать управление со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. В этом смысле наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов.

9. Возможность развития модели, которая исходя из современного уровня науки и техники позволяет создавать мощные системы моделирования S(M) исследования многих сторон функционирования реального объекта. Однако нельзя при создании системы моделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня. Необходимо предусматривать возможность развития системы моделирования как по горизонтали в смысле расширения спектра изучаемых функций, так и по вертикали в смысле расширения числа подсистем, т. е. созданная система моделирования должна позволять применять новые современные методы и средства. Естественно, что интеллектуальная система моделирования может функционировать только совместно с коллективом людей, поэтому к ней предъявляют эргономические требования.

2.1. Цели моделирования систем управления.

Одним из наиболее важных аспектов построения систем моделирования является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании - это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.

Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Можно указать целый ряд примеров целей моделирования в области сложных систем. Например, для предприятием весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования и здесь также могут быть успешно использованы методы моделирования.

Если цель моделирования ясна, то возникает следующая проблема, а именно проблема построения модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта. В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки.

Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т. е. реализацию модели, основные задачи которой - минимизация времени получения конечных peзультатов и обеспечение их достоверности.

Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы S, не существенные для данного исследования. Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый “заместитель” оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь некоторых свойств реального объекта.

В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация в других - проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случай имитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследовав теля может привести к ошибочным результатам моделирований.

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность тон или иной модели. Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.

Если в ходе моделирования существенное место занимает реальный физический эксперимент, то здесь весьма важна и надежность используемых инструментальных средств, поскольку сбои и отказы программно-технических средств могут приводить к искаженным значениям выходных данных, отображающих протекание процесса. И в этом смысле при проведении физических экспериментов необходимы специальная аппаратура, специально разработанное математическое и информационное обеспечение, которые позволяют реализовать диагностику средств моделирования, чтобы отсеять те ошибки в выходной информации, которые вызваны неисправностями функционирующей аппаратуры. В ходе машинного эксперимента могут иметь место и ошибочные действия человека-оператора. В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономического обеспечения процесса моделирования.

3. КЛАССИФИКАЦИЯ ВИДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ.

В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.

Классификационные признаки. В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе S все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделировании используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы J можно выделить мысленное и реальное моделирование.

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в вид наглядного, символического и математического.

Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий - составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус - словарь, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.

Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы S математическими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая модель.

Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая,

Рис 1. Классификация видов моделирования систем.

описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродиф-ференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

В отдельных случаях исследования системы могут удовлетворить и те выводы, которые можно сделать при использовании качественного метода анализа математической модели. Такие качественные методы широко используются, например, в теории автоматического управления для оценки эффективности различных вариантов систем управления.

Заключение.

В заключении данной курсовой работы хочу сделать несколько выводов из вышеизложенного материала о моделировании в исследовании систем управления. Итак определим гносеологическую природу моделирования.

Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т.е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечься от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выделить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии некоторой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте.

В современной России управление и ее исследование идет по пути усложнения. Применяя методы моделирования такие, как аналогия, можно добиться впечатляющих результатов в хозяйственной деятельности предприятия. Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. Необходимо отметить, что понятия существенности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями.

В заключении вышесказанному можно подвести итог, что моделирование это основной путь в системе исследования систем управления и имеет чрезвычайную важность для менеджера любого уровня.

Список литературы.

1. Игнатьева А. В., Максимцов М. М. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ, Москва, 2000

2. Патерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. - М.: Мир, 1984.

3. Приикер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМП. - М.: Мир, 1987.

4.Советов Б. Я.. Яковлев С. А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1985.

5. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (2-е изд.). - М.: Высшая школа, 1998.

6.Советов Б. Я.. Яковлев С. А. Моделирование систем: Курсовое проектирование. - М.: Высшая школа, 1988.

7. Короткое Э.М. Исследование систем управления. - М.: “ДеКА”, 2000.

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

Актуальность проблемы. Для успешного осуществления управленческой деятельности необходимо составить четкое представление о структуре организации, взаимодействии ее составных частей и связях организации с внешней средой.

Существующие в настоящее время организации отличаются огромным разнообразием как по направлениям деятельности, так и по форме собственности, масштабам, другим параметрам. При этом каждая организация по-своему уникальна. Однако для управления всеми организациями применяются одинаковые принципы, методы и способы. Чтобы приспособить их к особенностям конкретного предприятия, четко определить место управляющих структур в общей структуре предприятия, а также их взаимодействие между собой и с другими подразделениями, широко применяется моделирование. Поэтому изучение моделирования в управленческой деятельности является актуальной проблемой.

Степень изученности проблемы. Проблемам моделирования управленческих процессов посвящены также работы зарубежных ученых А. Демодорана, М.Х. Мескона, Дж. Неймана, Л. Планкетта, Г. Хейла, О. Моргентейна, П. Скотта, М. Эддоуса, Р. Стэнсфилда, К.Г. Корли, С. Уолли и Дж. Р. Баума.

Из отечественных специалистов, занимавшихся изучением моделирования в управлении можно отметить работы К.А. Багриновского, Е.В. Бережной, В.И. Бережного, В.Г. Болтянского, А.С. Большакова, В.П. Бусыгина, Г.К.Ждановой, Я.Г. Неуймина, А.И. Орлова, Г.П.Фомина и др.

Целью курсовой работы является изучение моделирования в управлении. Для достижения поставленной цели нам необходимо решить следующие задачи :

1. изучить литературу по данной проблеме;

2. определить сущность понятия процесса моделирования и классификацию моделей;

3. проанализировать модель организации как объекта управления;

4. рассмотреть особенности моделирования процессов управления:

· словесной модели;

· математического моделирования;

· практическую модель управления.

Структура курсовой работы состоит из введения, двух глав, пяти параграфов, заключения, списка использованной литературы.

Глава 1. Сущность моделирования в управленческой деятельности

1.1. Понятие процесса моделирования. Классификация моделей

Модели объектов являются более простыми системами, с четкой; структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями, позволяющими более детально проанализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях . Таким образом, моделирование представляет собой инструмент анализа сложных систем и объектов.

Множество применяющихся моделей можно классифицировать по следующим критериям:

· способ моделирования;

· характер моделируемой системы;

· масштаб моделирования.

По способу моделирования различают следующие типы моделей:

· имитационные, в которых реальные процессы описываются набором алгоритмов, реализуемых на ЭВМ.

По характеру моделируемой системы модели делятся :

· на детерминированные, в которых все элементы объекта моделирования постоянно четко определены;

· на стохастические, когда модели включают в себя случайные элементы управления.

Модели можно делить на следующие виды :

1) Функциональные модели - выражают прямые зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.

Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости.

При построении любой модели процесса управления желательно придерживаться следующего плана действий :

1) Сформулировать цели изучения системы;

2) Выбрать те факторы, компоненты и переменные, которые являются наиболее существенными для данной задачи;

3) Учесть тем или иным способом посторонние, не включенные в модель факторы;

Данные программы можно классифицировать по пяти основным группам: фильтры, детекторы, ревизоры, доктора и вакцинаторы.

Антивирусы-фильтры - это резидентные программы, которые оповещают пользователя обо всех попытках какой-либо программы записаться на диск, а уж тем более отформатировать его, а также о других подозрительных действиях (например о попытках изменить установки CMOS). При этом выводится запрос о разрешении или запрещении данного действия. Принцип работы этих программ основан на перехвате соответствующих векторов прерываний. К преимуществу программ этого класса по сравнению с программами-детекторами можно отнести универсальность по отношению как к известным, так и неизвестным вирусам, тогда как детекторы пишутся под конкретные, известные на данный момент программисту виды. Это особенно актуально сейчас, когда появилось множество вирусов-мутантов, не имеющих постоянного кода. Однако, программы-фильтры не могут отслеживать вирусы, обращающиеся непосредственно к BIOS, а также BOOT-вирусы, активизирующиеся ещё до запуска антивируса, в начальной стадии загрузки DOS, К недостаткам также можно отнести частую выдачу запросов на осуществление какой-либо операции: ответы на вопросы отнимают у пользователя много времени и действуют ему на нервы. При установке некоторых антивирусов-фильтров могут возникать конфликты с другими резидентными программами, использующими те же прерывания, которые просто перестают работать.

Наибольшее распространение в нашей стране получили программы-детекторы , а вернее программы, объединяющие в себе детектор и доктор . Наиболее известные представители этого класса - Aidstest, Doctor Web, MicroSoft AntiVirus далее будут рассмотрены подробнее. Антивирусы-детекторы рассчитаны на конкретные вирусы и основаны на сравнении последовательности кодов содержащихся в теле вируса с кодами проверяемых программ. Многие программы-детекторы позволяют также «лечить» зараженные файлы или диски, удаляя из них вирусы (разумеется, лечение поддерживается только для вирусов, известных программе-детектору). Такие программы нужно регулярно обновлять, так как они быстро устаревают и не могут обнаруживать новые виды вирусов.

Ревизоры - это программы, которые анализируют текущее состояние файлов и системных областей диска и сравнивают его с информацией, сохранённой ранее в одном из файлов данных ревизора. При этом проверяется состояние BOOT-сектора, таблицы FAT, а также длина файлов, их время создания, атрибуты, контрольная сумма. Анализируя сообщения программы-ревизора, пользователь может решить, чем вызваны изменения: вирусом или нет. При выдаче такого рода сообщений не следует предаваться панике, так как причиной изменений, например, длины программы может быть вовсе и не вирус.

К последней группе относятся самые неэффективные антивирусы - вакцинаторы . Они записывают в вакцинируемую программу признаки конкретного вируса так, что вирус считает ее уже зараженной.

В нашей стране, как уже было сказано выше, особую популярность приобрели антивирусные программы, совмещающие в себе функции детекторов и докторов. Самой известной из них является программа AIDSTEST Д.Н. Лозинского. Эта программа была изобретена ее в 1988 г. и с тех пор она постоянно совершенствуется и пополняется. В России практически на каждом IBM-совместимом персональном компьютере есть одна из версий этой программы. Одна из последних версий обнаруживает более 1500 вирусов.

Программа Aidstest предназначена для исправления программ, зараженных обычными (неполиморфными) вирусами, не меняющими свой код. Это ограничение вызвано тем, что поиск вирусов этой программой ведется по опознавательным кодам. Зато при этом достигается очень высокая скорость проверки файлов.

Aidstest для своего нормального функционирования требует, чтобы в памяти не было резидентных антивирусов, блокирующих запись в программные файлы, поэтому их следует выгрузить, либо, указав опцию выгрузки самой резидентной программе, либо воспользоваться соответствующей утилитой.

При запуске Aidstest проверяет оперативную память на наличие известных ему вирусов и обезвреживает их. При этом парализуются только функции вируса, связанные с размножением, а другие побочные эффекты могут оставаться. Поэтому программа после окончания обезвреживания вируса в памяти выдает запрос о перезагрузке. Следует обязательно последовать этому совету, если оператор ПЭВМ не является системным программистом, занимающимся изучением свойств вирусов. При чем следует перезагрузиться кнопкой RESET, так как при «теплой перезагрузке» некоторые вирусы могут сохраняться. Вдобавок, лучше запустить машину и Aidstest с защищённой от записи дискетой, так как при запуске с зараженного диска вирус может записаться в память резидентом и препятствовать лечению.

Aidstest тестирует свое тело на наличие известных вирусов, а также по искажениям в своем коде судит о своем заражении неизвестным вирусом. При это возможны случаи ложной тревоги, например при сжатии антивируса упаковщиком. Программа не имеет графического интерфейса, и режимы ее работы задаются с помощью ключей. Указав путь, можно проверить не весь диск, а отдельный подкаталог.

Недостатки программы Aidstest:

Не распознает полиморфные вирусы;

Не снабжена эвристическим анализатором, позволяющим находить неизвестные ей вирусы;

Не умеет проверять и лечить файлы в архивах;

Не распознает вирусы в программах, обработанных упаковщиками исполнимых файлов типа EXEPACK, DIET, PKLITE и т.д.

Достоинства Aidstest:

Легка в использовании;

Работает очень быстро;

Распознает значительную часть вирусов;

Хорошо интегрирована с программой-ревизором Adinf;

Работает практически на любом компьютере.

В последнее время стремительно растет популярность другой антивирусной программы - Doctor Web, которую предлагает фирма «Диалог-Наука». Эта программа была создана в 1994 г. И.А. Даниловым. Dr. Web так же, как и Aidstest относится к классу детекторов - докторов, но в отличие от последнего имеет так называемый «эвристический анализатор» - алгоритм, позволяющий обнаруживать неизвестные вирусы. «Лечебная паутина», как переводится с английского название программы, стала ответом отечественных программистов на нашествие самомодифицирующихся вирусов-мутантов, которые при размножении модифицируют свое тело так, что не остается ни одной характерной цепочки байт, присутствовавшей в исходной версии вируса. В пользу этой программы говорит тот факт, что крупную лицензию (на 2000 компьютеров) приобрело Главное управление информационных ресурсов при Президенте РФ, а второй по величине покупатель «паутины» - «Инкомбанк».

Управление режимами также как и в Aidtest осуществляется с помощью ключей. Пользователь может указать программе тестировать как весь диск, так и отдельные подкаталоги или группы файлов, либо же отказаться от проверки дисков и тестировать только оперативную память. В свою очередь можно тестировать либо только базовую память, либо, вдобавок, ещё и расширенную. Как и Aidstest, Doctor Web может создавать отчет о работе, загружать знакогенератор Кириллицы, поддерживать работу с программно-аппаратным комплексом Sheriff.

Тестирование винчестера Dr. Web-ом занимает намного больше времени, чем Aidstest-ом, поэтому не каждый пользователь может себе позволить тратить столько времени на ежедневную проверку всего жесткого диска. Таким пользователям можно посоветовать более тщательно проверять принесенные извне дискеты. Если информация на дискете находится в архиве (а в последнее время программы и данные переносятся с машины на машину только в таком виде; даже фирмы-производители программного обеспечения, например Borland, пакуют свою продукцию), следует распаковать его в отдельный каталог на жестком диске и сразу же, не откладывая, запустить Dr. Web, задав ему в качестве параметра вместо имени диска полный путь к этому подкаталогу. И все же нужно хотя бы раз в две недели производить полную проверку «винчестера» на вирусы с заданием максимального уровня эвристического анализа.

Так же как и в случае с Aidstest при начальном тестировании не стоит разрешать программе лечить файлы, в которых она обнаружит вирус, так как нельзя исключить, что последовательность байт, принятая в антивирусе за шаблон может встретиться в здоровой программе.

В отличие от Aidstest, программа Dr. Web:

распознает полиморфные вирусы;

снабжена эвристическим анализатором;

умеет проверять и лечить файлы в архивах;

позволяет тестировать файлы, вакцинированные CPAV, а также упакованные LZEXE, PKLITE, DIET.

Фирма «Диалог-Наука» предлагает разные версии программы DrWeb для DOS. Как известно, имеются две версии для DOS, которые традиционно называются 16-разрядной и 32-разрядной (последняя также называется Doctor Web для DOS/386, DrWeb386). В этих названиях (16- и 32-разрядная) полностью отражена суть различия версий для DOS, однако непосредственно из названий она очевидна лишь специалистам. Лишь 32-разрядная версия обладает всеми функциональными возможностями, присущими другим современным версиям Doctor Web (в частности, версиям для Windows).

16-разрядная версия, в силу ограничений по объему доступной памяти, накладываемых операционной системой, не обладает некоторыми крайне важными на сегодняшний день «умениями», в частности, в нее не включены (и в силу указанных ограничений по памяти, не могут быть включены):

модули «обслуживания» известных вирусов современных типов (в частности, речь идет о макро- и стелс-вирусах);

модули эвристического анализатора для обнаружения неизвестных вирусов современных типов;

модули распаковки современных типов архивов и упакованных Windows-программ и проч.

Таким образом, хотя 16-разрядная версия использует ту же вирусную базу (VDB-файлы), что и 32-разрядные версии, отсутствие в ней некоторых модулей делает обработку соответствующих вирусов невозможной.

Кроме того, в силу тех же причин, 16-разрядная версия не поддерживает некоторые современные программные и аппаратно-технические средства, что может сделать ее работу неустойчивой или некорректной.

Поскольку 32-разрядная версия является полнофункциональной и, как видно из другого ее названия - Doctor Web для DOS/386, может использоваться при работе в DOS на компьютерах с процессором не ниже 386, всем пользователям, нуждающимся в версии Doctor Web для DOS, лучше использовать именно ее.

Что же касается 16-разрядной версии, то она продолжает выпускаться, поскольку еще существует парк старых машин на платформе 86/286, где 32-разрядная версия работать не может.

(Anti-Virus Software Protection)

Интересным программным продуктом является антивирус AVSP. Эта программа сочетает в себе и детектор, и доктор, и ревизор, и даже имеет некоторые функции резидентного фильтра (запрет записи в файлы с атрибутом READ ONLY). Антивирус может лечить как известные, так и неизвестные вирусы, причем о способе лечения последних программе может сообщить сам пользователь. К тому же AVSP может лечить самомодифицирующиеся и Stealth-вирусы (невидимки).

При запуске AVSP появляется система окон с меню и информация о состоянии программы. Очень удобна контекстная система подсказок , которая дает пояснения к каждому пункту меню. Она вызывается классически, клавишей F1, и меняется при переходе от пункта к пункту. Так же не маловажным достоинством в наш век Windows-ов и «Полуосей» (OS/2) является поддержка мыши. Существенный недостаток интерфейса AVSP - отсутствие возможности выбора пунктов меню нажатием клавиши с соответствующей буквой, хотя это несколько компенсируется возможностью выбрать пункт, нажав ALT и цифру, соответствующую номеру этого пункта.

В состав пакета AVSP входит также резидентный драйвер AVSP.SYS , который позволяет обнаруживать большинство невидимых вирусов (кроме вирусов типа Ghost-1963 или DIR), дезактивировать вирусы на время своей работы, а также запрещает изменять READ ONLY файлы.

Ещё одна функция AVSP.SYS - отключение на время работы AVSP.EXE резидентных вирусов , правда вместе с вирусами драйвер отключает и некоторые другие резидентные программы. При первом запуске AVSP следует протестировать систему на наличие известных вирусов. При этом проверяется оперативная память, BOOT-сектор и файлы. В ряде случаев можно восстанавливать даже файлы, испорченные неизвестным вирусом. Можно установить проверку размеров файлов, их контрольных сумм, наличие в них вирусов, либо все это вместе. Так же можно указать, что именно проверять (Boot-сектор, память, или файлы). Как и в большинстве антивирусных программ, здесь пользователю предоставляется возможность выбрать между скоростью и качеством. Суть скоростной проверки заключается в том, что просматривается не весь файл, а только его начало; при этом удается обнаружить большинство вирусов. Если же вирус пишется в середину, либо файл заражён несколькими вирусами (при этом «старые» вирусы как бы оттесняются в середину «молодым») то программа его и не заметит. Поэтому следует установить оптимизацию по качеству, тем более что в AVSP качественное тестирование занимает не намного больше времени, чем скоростное.

При автоматическом определении новых вирусов AVSP может допустить множество ошибок. Так что при автоматическом определении шаблона следует не полениться проверить, действительно ли это вирус и не будет ли этот шаблон встречаться в здоровых программах.

Если в процессе AVSP обнаружит известный вирус, то следует предпринять те же действия, как и при работе с Aidstest и Dr. Web: скопировать файл на диск, перезагрузиться с резервной дискеты и запустить AVSP. Желательно также, чтобы при этом в память был загружен драйвер AVSP.SYS, так как он помогает основной программе лечить Stealth-вирусы.

Ещё одной полезной функцией является встроенный дизассемблер . С его помощью можно разобраться, есть ли в файле вирус или при проверке диска произошло ложное срабатывание AVSP. Кроме того, можно попытаться выяснить способ заражения, принцип действия вируса, а также место, куда он «спрятал» замещённые байты файла (если мы имеем дело с таким типом вируса). Все это позволит написать процедуру удаления вируса и восстановить испорченные файлы. Ещё одна полезная функция - выдача наглядной карты изменений . Карта изменений позволяет оценить, соответствуют ли эти изменения вирусу или нет, а также сузить область поиска тела вируса при дизассемблировании.

В программе AVSP есть два алгоритма нейтрализации стелс-вирусов («невидимок») и оба они работают только при наличии активного вируса в памяти. Вот, что происходит при реализации этих алгоритмов: все файлы копируются в файлы данных, а потом стираются. Спасаются только файлы с атрибутом SYSTEM. В Adinf процесс удаления Stealth-ов реализован гораздо проще.

Программа AVSP контролирует также и состояние загрузочных секторов. Если заражен BOOT-сектор на дискете и антивирус не может его вылечить, то следует стереть загрузочный код. Дискета при этом станет несистемной, но данные при этом не потеряются. С винчестером так поступать нельзя. При обнаружении изменений в одном из BOOT-секторов жесткого диска AVSP предложит его сохранить в некотором файле, а затем попытается удалить вирус.

Microsoft Antivirus

В состав современных версий MS-DOS (например, 6.22) входит антивирусная программа Microsoft Antivirus (MSAV). Этот антивирус может работать в режимах детектора-доктора и ревизора. MSAV имеет интерфейс в стиле MS-Windows , естественно, поддерживается мышь. Хорошо реализована контекстная помощь: подсказка есть практически к любому пункту меню, к любой ситуации. Универсально реализован доступ к пунктам меню: для этого можно использовать клавиши управления курсором, ключевые клавиши (F1-F9), клавиши, соответствующие одной из букв названия пункта, а также мышь. Серьёзным неудобством при использовании программы является то, что она сохраняет таблицы с данными о файлах не в одном файле, а разбрасывает их по всем директориям.

При запуске программа загружает собственный знакогенератор и читает дерево каталогов текущего диска, после чего выходит в главное меню. Не понятно, зачем читать дерево каталогов сразу при запуске: ведь пользователь может и не захотеть проверять текущий диск.

При первой проверке MSAV создает в каждой директории, содержащей исполнимые файлы, файлы CHKLIST.MS, в которые записывает информацию о размере, дате, времени, атрибутах, а также контрольную сумму контролируемых файлов. При последующих проверках программа будет сравнивать файлы с информацией в CHKLIST.MS-файлах. Если изменились размер и дата, то программа сообщит об этом пользователю и запросит о дальнейших действиях: обновить информацию (Update), установить дату и время в соответствие с данными в CHKLIST.MS (Repair), продолжить, не обращая внимания на изменения в данном файле (Continue), прервать проверку (Stop).

В меню Options можно сконфигурировать программу по собственному желанию. Здесь можно установить режим поиска вирусов-невидимок (Anti-Stealth), проверки всех (а не только исполнимых) файлов (Check All Files), а также разрешить или запретить создавать таблицы CHKLIST.MS (Create New Checksums). К тому же можно задать режим сохранения отчета о проделанной работе в файле. Если установить опцию Create Backup, то перед удалением вируса из зараженного файла его копия будет сохранена с расширением VIR.

Находясь в основном меню, можно просмотреть список вирусов, известных программе MSAV, нажав клавишу F9. При этом выведется окно с названиями вирусов. Чтобы посмотреть более подробную информацию о вирусе, нужно подвести курсор к его имени и нажать ENTER. Можно быстро перейти к интересующему вирусу, набрав первые буквы его имени. Информацию о вирусе можно вывести на принтер, выбрав соответствующий пункт меню.

(Advanced Diskinfoscope)

ADinf относится к классу программ-ревизоров. Эта программа была создана Д.Ю. Мостовым в 1991 г.

Семейство программ ADinf - это ревизоры дисков, предназначенные для работы на персональных компьютерах под управлением операционных систем MS-DOS, MS-Windows 3.xx, Windows 95/98 и Windows NT/2000. Работа программ основана на регулярном отслеживании изменений, происходящих на жестких дисках. В случае появления вируса, ADinf обнаруживает его по тем модификациям, которые он выполняет в файловой системе и / или загрузочном секторе диска и информирует об этом пользователя. В отличие от антивирусов-сканеров, ADinf не использует в своей работе «портретов» (сигнатур) конкретных вирусов. Поэтому ADinf особенно эффективен для обнаружения новых вирусов, противоядие для которых еще не придумано.

Особенно следует отметить, что для контроля дисков ADinf не использует функции операционной системы. Он читает диск по секторам и самостоятельно разбирает структуру файловой системы, что позволяет ему обнаруживать так называемые вирусы-невидимки (стелс-вирусы).

Если в системе установлен лечащий блок Adinf (ADinf Cure Module ), то этот тандем способен не только обнаруживать, но и успешно удалять появившуюся заразу. Тестирование показало, что ADinf Cure Module способен успешно справиться с 97% вирусов, восстановив поврежденные файлы с точностью до байта.

Полезные свойства ADinf не ограничиваются только лишь борьбой с вирусами. По сути ADinf является системой, позволяющей следить за сохранностью информации на дисках и обнаруживать любые, даже малозаметные изменения в файловой системе, а именно, изменения системных областей, изменения файлов, создание и удаление каталогов, создание, удаление, переименование и перемещение файлов из каталога в каталог. Состав контролируемой информации гибко настраивается, что позволяет ставить под контроль только то, что нужно.

Первая версия программы вышла в 1991 году и с тех пор ADinf заслуженно является самым популярным ревизором в России и странах бывшего СССР. Сегодня уже трудно сосчитать число легальных и нелегальных пользователей ADinf. Более 2500 корпоративных подписчиков Антивирусного комплекта Диалог-Науки, в составе которого поставляется ADinf, защищают им свои компьютеры. Программа ADinf получила сертификаты в Системе сертификации ГОСТ Р., Системе сертификации средств защиты информации Министерства обороны и Сертификат Государственной технической комиссии при президенте Российской федерации (в составе Антивирусного комплекта Диалог-Науки). Программа постоянно совершенствуется и все время находится на острие современных технологий.

Изначально ревизор ADinf был разработан для операционной системы MS-DOS. Затем были выпущены варианты программы для Windows 3.xx и Windows 95/98/NT. Сейчас существует семейство совместимых между собой ревизоров для различных операционных систем. Все варианты ADinf сегодня поддерживают файловые системы Windows 95/98, длинные имена файлов и каталогов, разбирают внутреннюю структуру исполняемых файлов Windows 95/98 и NT.

Итак, программа Adinf:

имеет высокую скорость работы;

способна с успехом противостоять вирусам, находящимся в памяти;

позволяет контролировать диск, читая его по секторам через BIOS и не используя системные прерывания DOS, которые может перехватить вирус;

может обрабатывать до 32000 файлов на каждом диске;

в отличие от AVSP, в котором пользователю приходится самому анализировать, заражена ли машина Stealth-вирусом, загружаясь сначала с винчестера, а потом с эталонной дискеты, в ADinf эта операция происходит автоматически;

в отличие от других антивирусов Advansed Diskinfoscope не требует загрузки с эталонной, защищённой от записи дискеты. При загрузке с винчестера надежность защиты не уменьшается;

ADinf имеет хорошо выполненный дружественный интерфейс, который в отличие от AVSP реализован не в текстовом, а в графическом режиме;

при инсталляции ADinf в систему имеется возможность изменить имя основного файла ADINF.EXE и имя таблиц, при этом пользователь может задать любое имя. Это очень полезная функция, так как в последнее время появилось множество вирусов, «охотящихся» за антивирусами (например, есть вирус, который изменяет программу Aidstest так, что она вместо заставки фирмы «ДиалогНаука» пишет: «Лозинский - пень»), в том числе и за ADinf.

Существует несколько вариантов ревизора Adinf для различных операционных систем. Каждый из них имеет свои особенности.

Ревизор ADinf предназначен для операционных систем MS-DOS и Windows 95/98. Это развитие первого варианта ревизора, созданного еще в 1991 году. Сегодня ADinf это самое надежное средство для обнаружения как известных, так и новых неизвестных вирусов. Это единственный в мире ревизор, проверяющий файловую систему чтением по секторам напрямую через BIOS компьютера.

Ревизор ADinf for Windows предназначен для операционной системы Windows 3.xx. Ко всем свойствам ревизора ADinf этот вариант программы добавляет удобный графический интерфейс пользователя.

Ревизор ADinf Pro предназначен для контроля за сохранностью особо ценной информации, например баз данных или документов, в среде операционных систем MS-DOS, Windows 3.xx и Windows 95/98. Особенностью этого варианта программы является использование 64-битной хэш-функции для контроля целостности файлов, разработанной известной Российской фирмой ЛАН-Крипто. Использование этой хэш-функции гарантирует не только обнаружение случайных изменений файлов или изменений, вызванных вирусами, но и делает невозможным преднамеренную незаметную модификацию данных на диске.

Ревизор ADinf32 - это 32-битное многопоточное приложение для операционных систем Windows 95/98 и Windows NT с современным интерфейсом пользователя. Этот вариант программы не только обладает всеми достоинствами других вариантов, но и содержит много нового по сравнению с ними.

Следует заметить, что программа Adinf хорошо интегрирована с другими программами комплекта DSAV фирмы «Диалог-Наука». Так, Adinf создает список новых и измененных файлов на диске, а Aidstest и DrWeb могут проверять файлы из этого списка, что значительно сокращает время работы этих программ.

(AntiViral Toolkit Pro)

Данная программа была создана ЗАО «Лаборатория Касперского». AVP обладает одним из самых совершенных механизмов обнаружения вирусов. Сегодня AVP практически ни в чем не уступает западным аналогам.

AVP предоставляет пользователям максимум сервиса - возможность обновления антивирусных баз через Интернет, возможность задания параметров автоматического сканирования и лечения зараженных файлов. Обновления на сайте AVP появляются практически еженедельно, а база данных включает описания уже почти 40 тысяч вирусов.

AVP состоит из нескольких важных модулей:

1) AVP сканер проверяет жесткие диски на предмет заражения вирусами. Можно задать полный поиск, при котором программа будет проверять все файлы подряд, а также задать режим проверки архивированных файлов. Одно из главных преимуществ AVP - борьба с макровирусами . Пользователь может выбрать специальный режим, при котором будут проверяться документы, созданные в формате Microsoft Office. После обнаружения вирусов или зараженных файлов, AVP предлагает на выбор несколько вариантов: удалить вирусы из файлов, удалить сами зараженные файлы или переместить их в специальную папку.
2) AVP Monitor. Эта программа автоматически загружается при запуске Windows. AVP Monitor автоматически проверяет все запускаемые на компьютере файлы и открываемые документы и в случае вирусной атаки сигнализирует об этом пользователю. Более того, в большинстве случаев AVP Monitor просто не дает зараженному файлу запуститься, блокируя процесс его выполнения. Эта функция программы очень полезна для тех, кто постоянно имеет дело со множеством новых файлов, например, для активных пользователей Интернет (т.к. каждые пять минут запускать AVP для проверки скачанных файлов невозможно, то здесь на помощь приходит AVP Monitor).
3) AVP Inspector - последний и очень важный модуль комплекта AVP, позволяющий отлавливать даже неизвестные вирусы. «Инспектор» использует метод контроля изменения размера файлов. Внедряясь в файл, вирус неизбежно увеличивает его объем, и «инспектор» легко его обнаруживает.

Кроме всего перечисленного существует так называемый Центр Управления AVP - «пульт управления» всеми программами комплекса AVP. Самая важная функция этой программы - встроенный Планировщик Задач, позволяющий осуществлять оперативную проверку (а если понадобится - и лечение системы) в автоматическом режиме, без участия пользователя, но в заданное им время.